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在python中，需要在数据帧中的一列和同一数据帧中的其他几列之间运行多个单因素(单变量)回归模型
因此，基于图像，我想运行x1 & dep、x2 & dep等等之间的回归模型
想要输出-beta，intercept，R-sq，p-value，SSE，AIC，BIC，残差的正态性检验等
浏览 13提问于2019-07-08得票数 1
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我有一个目标变量和数百个预测变量。我试图一次对一个预测变量运行线性回归，然后创建一个数据，使用for循环保存所有单变量线性回归结果(即变量名，p_value)。下面是我在python中的回归代码(X_data有所有的预测变量，y_data有目标变量：for column in X_Dat
浏览 2提问于2021-10-06得票数 1
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我有一个包含4个自变量和一个因变量的回归。我想实现一个制度转换GARCH模型，但在R，Python或Matlab中找不到一个包。R中提供的MSGARCH包是用于单变量序列的，除此之外，我还没有遇到任何可用的包。有没有可用的套餐？
浏览 20提问于2019-03-14得票数 0
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如何用Python编写基于最小二乘回归的梯度增强？Sci学习的梯度提升包是所有在搜索中出现的。似乎没有人从零开始实施梯度提升，如果是这样的话，它仅限于用于单变量数据。如何用Python编写多变量数据的梯度增强？从获取的图像的算法2
浏览 3提问于2020-01-26得票数 2
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我正在处理有四个预测器的数据集。与其中一个预测器有很好的线性关系，但对于其他三个预测器，我认为多项式可以拟合。在python中，有没有什么方法可以预测单变量，其中一个预测值是线性回归，其他三个预测值是多项式或其他非线性回归？ 请帮帮忙。
浏览 22提问于2020-07-22得票数 0
我试图用python进行多变量非线性回归。小时、日和温度是自变量，负载是因变量。import numpy, multipolyfithour=data[:,3] a, b, c, d, e=multipolyfit.multipolyfit(hour,
浏览 3提问于2016-10-25得票数 0
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多元多项式回归
、、
我试图对python中的数据进行多元多项式回归。我有4个独立变量和1个因变量。我甚至不知道从哪里开始。在过去的几天里，我已经浏览了很多博客，但并没有弄清楚。大多数博客都是单变量数据。是否有一个很好的帖子，任何人都可以指导我，解释概念，并有一个示例代码？任何帮助都是非常感谢的。
谢谢!
浏览 1提问于2018-09-11得票数 1
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我想知道是否有一种方法可以得到许多单变量logistic回归。我想对我的所有变量都这样做，因为缺少值。我想要有一个多元逻辑回归，但我有太多的缺失值。我不想为我的数据库中的每个变量计算逻辑回归，有什么自动的方法吗？
非常感谢!
浏览 0提问于2010-12-30得票数 1
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在R中，我想对所有预测因子的多变量响应进行回归，对于单变量响应，我知道公式是这样的
这是使用所有预测器来回归y，如果我现在面对100个响应，我不能像y1+y2+y3...+y4~x那样输入100 yi，那么如何使用所有预测器来回归多元响应呢？
浏览 1提问于2012-05-30得票数 10
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我在试着预测各种产品的销量。我注意到数据集具有一定的季节性，所以我尝试使用ARIMA建模。我有6个产品，我正在尝试让SAS同时预测所有6个产品。有没有办法做到这一点？
谢谢,
浏览 0提问于2016-04-17得票数 2
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python中数组间的插值
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在两个数组之间插入得到新数组的最简单和最快的方法是什么？np.array([0,1,2,3,4,5])z = np.array([0,5])a = (y-x)/(z[1]-z[0])*1+x
问题是，数据不是线性相关的，而且有两个以上的数组具有
浏览 4提问于2017-01-06得票数 1
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橙色帆布:不给多项式回归系数。
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我想得到一个回归方程，我用一元多项式回归工具，它给出了相关的图，但它没有给出任何方程或系数。是否有任何方法、小部件工具或代码在Orange中导入此功能。已经谢谢你们了。
浏览 6提问于2017-02-22得票数 1
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使用scikit-learn或其他合适的库，我可以针对因变量对列执行一元线性回归。如果我要在所有因变量和自变量对之间进行类似的单变量回归，那么我可以运行for循环并这样做。但是有没有一种不使用for循环的矢量化方法呢？答案不正确的相关问题。univariate regression in python
浏览 40提问于2020-10-05得票数 1
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如何计算单变量回归的异方差一致协方差矩阵(HCCM) (即单回归且无截距的OLS回归)？
背景故事:我有一个固定的效果面板回归，但只有一个回归者。因此，我可以使用最小二乘虚拟变量(LSDV)方法来完成这一任务。使用LSDV方法的和足够多的虚拟对象lm对象获得巨大(每个1GB)。在估计器中的降级非常有效，但我无法
浏览 3提问于2011-04-29得票数 3
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我正在使用sklearn在Python中执行相当直接的多元线性回归。参见下面的代码片段- full_results是一个数据帧，其中所有变量都是数字。这个代码的结果是一个决定系数，我相信它表示了由于x1 - x4的组合，y的变化有多大。 我的问题是，决定系数是否可以在4个输入变量之间分开，这样我就可以看到y的变化分别归因于每个变量。当然，我可以对每个变量单独运行<
浏览 46提问于2021-11-19得票数 0
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我试图在python中实现LMS算法。94 0.096 0.0然而，我应该(根据练习)得到32.07，我认为这个bug与θ的形状有关
浏览 0提问于2020-05-09得票数 0
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橙色包含许多回归小部件，但它们似乎都是单变量，即与一个因变量相关的一个自变量。当我有更多可能影响因变量的自变量时，如何在橙色中处理这个问题？
浏览 0提问于2018-07-23得票数 1
我正在研究几个因素的影响:睡眠时间，学习时间，焦虑程度，抑郁程度…学生的期末考试成绩。 当我做单变量线性回归分析时，所有的模型都是显着的(因为期末考试分数是一个因变量)，尽管有些模型的R^2很小。然后尝试将所有的预测因素放入一个多元线性回归模型中，结果表明，除了学习时间外，大多数预测因素都是不显著的，在单变量和多变量分析中，学习
浏览 16提问于2020-08-25得票数 0
我用单变量建立了一个线性回归模型，它的R-平方比R-平方小得多。据我所知，R平方会惩罚您添加额外的变量。
，如果回归中只有一个预测器，那么差异从何而来呢？
浏览 0提问于2019-08-03得票数 0
我使用的是Statistics::Regression的Perl模块。它可以很好地运行多变量回归。但是，如果我只在构造函数中提供一个回归器它会抱怨这条消息：
Statistics人们也有同样的问题吗？错误消息措辞不明确，因此我解释得好像没有提供response变量。但事实并非如此，因为根据它
浏览 0提问于2011-10-15得票数 0
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