Публикации по теме 'multiple-regression'


Множественный регрессионный анализ и мультиколлинеарность для определения факторов, влияющих на состояния сбоя…
В этой истории будут проанализированы данные из индекса несостоявшихся государств за 2019 год, и мы попытаемся определить, какие факторы являются наиболее важными, которые приводят к тому, что страна, занимающая первое место в списке, является несостоятельным государством. Как только мы прочитаем файл и посмотрим на его структуру, мы увидим, что в нем 178 строк и 14 функций, которые отображают различные значения, определяющие индекс состояния отказа Total. Чем выше значение Total, тем выше..

Множественная регрессия / регрессия, часть 2
Как мы обсуждали в предыдущем посте, линейная регрессия, часть 1 Линейная регрессия, часть 1 Линейная регрессия - это простейший тип обучения с учителем. Цель регрессии - изучить взаимосвязь… dataneel.wordpress.com Мы используем множественную регрессию, когда имеется более одного набора входных функций, как утверждает уравнение: Y=x0+(x1*w1+x2*w2+x3*w3+....+xn*wn) где x1, x2, x3,… .xn - входные характеристики. Однако в..

Выполнение логистической регрессии с данными WIDS 2020 ICU с использованием пакета vtreat в R
Пакет vtreat может решить множество проблем с данными для ученых, занимающихся данными, включая недостающие данные, управление выбросами, чрезмерную подгонку модели и т. д., и это лишь некоторые из них. Этот процесс будет состоять из трех шагов: сначала мы разработаем план лечения, на втором этапе мы смоделируем план, а на последнем этапе мы подгоним план лечения. Наш набор данных WIDS 2020 содержит огромное количество переменных, многие из которых являются категориальными переменными,..

Стратегия разработки моделей множественной линейной регрессии (MLR)
1. Предложите модель и сформулируйте предположения LINE: · Если у вас есть несколько предикторов, начните с линейной модели первого порядка (основной эффект); в противном случае используйте лучшие подмножества и методы пошаговой регрессии, чтобы выбрать несколько альтернативных моделей. · Предположения LINE: 1. L: модель линейна по параметрам; 2. I: Ошибки распространяются самостоятельно; 3. N: Ошибки распространяются нормально; 4. E: Ошибки имеют одинаковую дисперсию...