regression

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    我想就部署策略提供一些建議。如果一個開發團隊創建了一個廣泛的框架,並且許多(20-30)個應用程序都使用它,並且業務至少每隔30天就會有一次應用程序更新,那麼最佳的部署策略是什麼? 的原因,我問的是,似乎有很多的垃圾(和風險)使用每月部署的變化,如果90%的應用程序不會改變的敏捷方法。我的意思是這個框架可以在一個月內改變,一些應用程序也可以改變。由於框架發生了變化,所有應用程序都應該進行迴歸測試。

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    我有幾十萬個測量,其中依賴的 變量是概率,並且想要使用邏輯迴歸。 但是,我所有的協變量都是絕對的,更糟的是,所有的嵌套都是 。由此我的意思是,如果一個測量有「城市 - 鳳凰」那麼顯然肯定有「國家 - 亞利桑那」和 「國家 - 美國」我有四個這樣的因素 - 最細化的有大約20k的水平,但是如果需要的話,我想我可以沒有那個。 我也有一些非嵌套的分類協變量(只有四個左右, 可能有三個不同的級別)。 我最

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    我有scipy.stats.linregress一個奇怪的情況似乎返回不正確的標準錯誤: from scipy import stats x = [5.05, 6.75, 3.21, 2.66] y = [1.65, 26.5, -5.93, 7.96] gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y

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    當使用R的rpart函數時,我可以很容易地使用它的模型。例如: # Classification Tree with rpart library(rpart) # grow tree fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, method="class", data=kyphosis) printcp(fit) # displ

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    我想對我的mysql 5.0數據庫(結果值字段只有2個可能的值,1和0)中的數據做多變量(9變量)線性迴歸。 我已經做了一些搜索,發現我可以使用: mysql> SELECT -> @n := COUNT(score) AS N, -> @meanX := AVG(age) AS "X mean", -> @sumX := SUM(age) AS "X sum",

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    任何人都有在線資源/書籍參考,有詳細的教程/例子設置條件Logistic迴歸? (優選地,在R,Matlab或Python)的

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    是否可以使用NumPy在Python中執行多變量回歸? 文檔here表明它是,但我無法找到有關該主題的更多細節。

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    使用具有二元因變量的面板數據集可以在R中進行迴歸嗎?我熟悉使用glm作爲面板數據的logit和probit和plm,但我不知道如何將這兩者結合起來。有沒有現有的代碼示例? 謝謝。 編輯 這也將是有益的,如果我能想出如何提取PLM矩陣(),當它迴歸使用。例如,您可以使用plm來執行固定效果,或者您可以使用適當的虛擬變量創建矩陣,然後通過glm()運行該矩陣。然而,在這樣的情況下,自己生成傻瓜會很煩人

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    我現在正在查看面板數據集,我必須對其進行迴歸。由於我本學期開始我的Phd和計量經濟學課程,所以我仍然對許多統計學應用和迴歸方法不熟悉。 我想做一個簡單的迴歸,就像Y = x1 x2 x3等一樣,現在我已經瀏覽了一些文獻,發現面板數據通常做一個固定的效果迴歸。另外,我的Y變量只有正值,所以我在考慮Tobit模型的方向? 我正在做一些關於金融業分析師的研究。我的自變量是某家公司的分析師的覆蓋範圍,因此

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    在進行軟件迴歸測試時,有3個迴歸錯誤。 「本地」,「未屏蔽」和「遠程」。有沒有人知道每個人的定義? 感謝