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各係数のp値（有意性）を見つけるにはどうすればよいですか？ lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y)

154 python  numpy  statistics  scikit-learn  regression 

ggplotに回帰直線を追加しようとしています。最初はアブラインで試しましたが、うまくいきませんでした。それから私はこれを試しました... data = data.frame(x.plot=rep(seq(1,5),10),y.plot=rnorm(50)) ggplot(data,aes(x.plot,y.plot))+stat_summary(fun.data=mean_cl_normal) + geom_smooth(method='lm',formula=data$y.plot~data$x.plot) しかし、それも機能していません。

120 r  ggplot2  regression  linear-regression 

回帰でバイナリの説明変数を使用する場合、Rに特定のレベルを参照として使用するように指示するにはどうすればよいですか？ デフォルトでは、あるレベルを使用しているだけです。 lm(x ~ y + as.factor(b)) とb {0, 1, 2, 3, 4}。Rが使用するゼロの代わりに3を使用したいとします。

112 r  regression  linear-regression  categorical-data  dummy-variable 

私はpandasデータフレームを、私はここで、列BおよびCの値から列Aの値を予測することができるしたい玩具例です。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) 理想的には、次のようなものols(A ~ B + C, data = df)がありますが、アルゴリズムライブラリの例を見ると、scikit-learn列ではなく行のリストを使用してモデルにデータを供給しているように見えます。これは、リスト内のリストにデータを再フォーマットすることを必要とします。これは、最初にパンダを使用する目的に反するようです。パンダデータフレーム内のデータに対してOLS回帰（またはより一般的には機械学習アルゴリズム）を実行するための最もPython的な方法は何ですか？

111 python  pandas  scikit-learn  regression  statsmodels 

lm()関数を使用してRで線形回帰を実行したいと思います。私のデータは、年（22年）のフィールドと州（50州）の別のフィールドを持つ年次時系列です。各状態の回帰を当てはめたいので、最後にlm応答のベクトルを取得します。各状態に対してforループを実行してから、ループ内で回帰を実行し、各回帰の結果をベクトルに追加することを想像できます。ただし、これはRのようには見えません。SASでは「by」ステートメントを実行し、SQLでは「group by」を実行しました。これを行うRの方法は何ですか？

92 r  regression  linear-regression  lm 

JuMPを使用して、2つの曲線（どちらも3次関数に属する）を一連の点にフィットさせる必要があります。 1つのカーブのフィッティングを実行しましたが、2つのカーブを同じデータセットにフィッティングするのに苦労しています。 ポイントをカーブに分配できれば、つまり各ポイントが1度しか使用できなければ、以下のようにできると思いましたが、うまくいきませんでした。（私はもっと複雑なものを使うことができることを知っています、私はそれを単純に保ちたいです。） これは私の現在のコードの一部です： # cubicFunc is a two dimensional array which accepts cubicFunc[x,degree] @variable(m, mult1[1:4]) // 0:3 because it's cubic @variable(m, mult2[1:4]) // 0:3 because it's cubic @variable(m, 0 <= includeIn1[1:numOfPoints] <= 1, Int) @variable(m, 0 <= includeIn2[1:numOfPoints] <= 1, Int) # some kind of hack to force one …

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