Ma situation est: J'ai 1 variable dépendante continue et 1 variable prédictive continue que j'ai transformée logarithmiquement pour normaliser leurs résidus pour une régression linéaire simple. J'apprécierais toute aide sur la façon dont je peux relier ces variables transformées à leur contexte d'origine. Je veux utiliser une régression linéaire pour …
J'utilise le package quantreg pour créer un modèle de régression en utilisant le 99e centile de mes valeurs dans un ensemble de données. Sur la base des conseils d'une question de stackoverflow précédente que j'ai posée, j'ai utilisé la structure de code suivante. mod <- rq(y ~ log(x), data=df, tau=.99) …
Existe-t-il un principe général permettant de calculer la corrélation de Pearson pour deux variables aléatoires X et Y avant de prendre leur transformation logarithmique ou après? Existe-t-il une procédure de test qui est plus appropriée? Ils donnent des valeurs similaires mais différentes, car la transformation logarithmique est non linéaire. Cela …
Ceci est une publication croisée de Math SE . J'ai quelques données (durée d'exécution d'un algorithme) et je pense que cela suit une loi de puissance yr e g= kXuneyreg=kxay_\mathrm{reg} = k x^a Je veux déterminer et . Ce que j'ai fait jusqu'à présent est de faire une régression linéaire …
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