regression

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たとえば、カテゴリ変数（たとえば、テーブル内の国の列）があります。各カテゴリにダミー変数を追加するにはどうすればよいですか？その列が国の場合、米国に住んでいるかどうかの変数は、country16などとは呼ばれません。

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私は一連のデータを分析しており、その回帰を見つける必要があります。データセット内のデータポイントの数が少なく（〜15）、私はそのジョブに堅牢な線形回帰を使用することに決めました。問題は、手順が、影響力のないような外れ値としていくつかの点を選択していることです。点BとC（図中の赤丸で示されている）が外れ値として選択され、影響の大きい点Aは外れ値として選択されます。ポイントAは回帰の一般的な傾向を変

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エラー* TMP *交換はxデータをy

私はここでRの初心者だ私は、残存期間を保存しようとしている非常に簡単なコードでいました。 # Create variables for child's EA: dat$cldeacdi <- rowMeans(dat[,c('cdcresp', 'cdcinv')],na.rm=T) dat$cldeacu <- rowMeans(dat[,c('cucresp', 'cucinv')],n

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同様に1度と359度が処理されるようなターゲットデータ（角度/度）の変換

私は角度を予測するモデルで作業しています。近い角度を同様に扱うようにターゲットを変換するには良い方法はありますか（現在は0〜360度の値をとります）。私は360と0に近い値が似ているが、まったく異なる大きさを持っているので、今は最適ではないので、それらを残していると思う。

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保存パネルの回帰定数と変数の残差

私のOLS回帰の回帰定数の保存に問題があります。私は、パネルデータセット内の各企業の毎日の回帰を計算したいと思います。 obs_idは会社と日付を識別します。次のループを構築しようとしました。どういうわけか、保存された係数はサンプル全体で同じです。 foreach x in obs_id { newey retRF MktRF SMB HML if obs_id == `x', lag

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XとYは相関関係はありませんが、YはXinランダムフォレスト分類子の予測子です。統計と機械学習を使ってこれを表現する方法は？

XとYは相関しない（0.3）。しかし、Xを2つ（A、B）の他の（関連する）変数と共にYを予測するランダムフォレスト分類子にXを入れたとき、Xと他の2つの変数（A、B）はYの重要な予測子です。 B）変数もYと相関していません。統計と機械学習の考え方に従って、これをどのように解釈できますか？変数が強い相関性を持たない別の変数（X）に対して1つ以上の変数（A、BまたはY）を表す。

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xarrayを使ってPythonで回帰を行う方法は？

私は時系列データXとYをそれぞれ毎日回帰させようとしています。これは、前回のXデータを現在のY値で回帰します。 Xは次元の日付、在庫および因子を持つ3次元データ配列、Yは次元の日付および在庫を持つ2次元データ配列です。誰でも効率的な方法でそれを行う方法を教えてもらえますか？ # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as

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テンソルフローを使用したLSTM回帰モデルの実装

私は、入力番号のリストに対してテンソルフローLSTM回帰モデルを実装しようとしています。例： TIMESTEPS = 20 num_hidden=20 Xd, yd = load_data() train_input = Xd['train'] train_input = train_input.reshape(-1,20,1) train_output = yd['train']

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中央値を回帰に独立変数として組み込む方法は？

yをx1に、そして中央値をx2に回帰したいです。私はパッケージplmとコードの下に使用します。 Result <- plm(y ~ x1 + median(x2,na.rm=T),data = Panel[which(!is.na(Panel$Firms)),], model = "random",effect = "time",index = c("Firms", "Time"

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$ retampleと$ trainのオブジェクトをキャレットに再現するには？

私は驚くべきキャレットパッケージを使いこなし、リサンプリングメソッド= 'timeslice'のlmモデルからのtrain（）出力からいくつかのオブジェクトを再現しようとしています。なぜ$結果の$ RMSEと$は、私の例では$ Rsquaredを引き起こすんが機能defaultSummary（$ PRED $ PRED、$ PRED $ OBS）出力から異なりますか？ $ resampleのR