问题标签 [regression]

我想知道哪种方法最适合预测事件的发生。例如，给定一组来自​​ 5 年疟疾感染发生率的数据和影响发生率的其他几个因素，我想预测未来五年的疟疾感染发生率。我的想法是用模糊逻辑规则推导出一种发生因子，然后用发生因子对出现进行平均得到第一个预测的发生，然后再用预测的发生对所有的事件进行平均，并继续迭代所有五个年，但我决定在网上寻求帮助。

我目前正在使用 scipy 的 linregress 函数进行单回归。我无法找到同一个库或另一个库是否能够进行多元回归，即一个因变量和多个自变量。如果可能的话，我想避免使用 R。如果您想知道，我正在做外汇市场分析，目标是复制一个货币对和多个其他货币对。有人帮忙吗？谢谢，

托马斯

我想使用该lm()函数在 R 中进行线性回归。我的数据是一个年度时间序列，其中一个字段代表年（22 年），另一个字段代表州（50 个州）。我想为每个状态拟合一个回归，以便最后我有一个 lm 响应向量。我可以想象为每个状态执行 for 循环，然后在循环内执行回归并将每个回归的结果添加到向量中。然而，这似乎不太像 R。在 SAS 中，我会做一个“by”语句，而在 SQL 中，我会做一个“group by”。这样做的R方式是什么？

我正在使用带有 CTEST 的 CMAKE 来运行我的回归。我的应用程序是一个控制台应用程序，它以它的环境呈现的任何编码输出（Tcl 的一个特性）。

我如何告诉 Visual Studio 当它运行我的应用程序以在 utf-8 环境中运行它时。现在我的回归结果是用拉丁文编码的，因此很难与我的 linux 版本上的回归进行比较。

为了帮助在这里填充 R 标签，我发布了一些我经常从学生那里收到的问题。多年来，我已经对这些问题提出了自己的答案，但也许还有更好的方法我不知道。

问题：我只是用连续y和x但因子f（其中levels(f)产生c("level1","level2")）进行回归

现在我想绘制由定义的组分解的y预测x值f。我得到的所有情节都很丑陋，而且线条太多。

我的回答：试试这个predict()功能。

是否有其他想法（1）对于新手来说更容易理解和/或（2）从其他角度更好？

我有一组点，我可以得出以下形式的最小二乘解：

我计算的系数是正确的，但是如何在这种形式的方程中获得垂直于平面的向量？简单地使用这个方程中的 A、B 和 C 系数作为使用我的测试数据集的法线向量似乎并不正确。

我在 R 中安装了 VECM 模型，并转换为 VAR 表示。我想使用这个模型根据解释变量的不同场景来预测响应变量的未来值。

这是模型的代码：

现在我想做的是通过改变其他人来预测未来的“dx”。我不确定在下一个时期是否可以使用“predict dx if u=30,cpi=15,bci=50,gdp=...”。所以我想到的是：在下一个时期将“u”增加 15%（这​​显然也会影响所有其他变量，包括“dx”）并预测未来的影响。

另外，我不确定“vec2var”步骤是否必要，所以如果您认为它是多余的，请忽略它。

谢谢卡尔
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如何在 BIRT 报告中显示的图表上进行线性回归。我有 x 和 y 数据...但我在 eclipse BIRT 上没有看到任何函数来生成线性回归...

任何想法 ？

非常感谢

我有一个奇怪的情况， scipy.stats.linregress 似乎返回了一个不正确的标准错误：

而 Excel 返回以下内容：

steyX 是 excel 的标准误差函数，返回 11.696 而 scipy 的 3.63。有人知道这里发生了什么吗？在不使用 Rpy的情况下，是否有任何替代方法可以在 python 中获得回归的标准错误？

I am trying to do a multivarible (9 variables) linear regression on data in my mysql 5.0 database (the result value field only has 2 possible values, 1 and 0).

I've done some searching and found I can use:

To get at many of the basic regression variables, but I really don't want to type out doing this for every combination of the 9 variables. All of the sources I can find about how to do regression on multi variables requires Matrix operations. Can I do Matrix operations with mysql, or are there other ways to do a 9 variable linear regression?

Should I export the data out of mysql first? Its ~80,000 rows, so it would be alright to move it, just not sure what else I should use.

Thanks, Dan