Question:
Tutoriel pour utiliser R pour faire une régression multivariée?
rossdavidh
2011-03-02 20:18:10 UTC
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Je suis un programmeur qui, dans une vie antérieure, a utilisé les produits RS / 1, RS / Explore et RS / Discover dans une carrière d'ingénieur de fabrication. Maintenant, des années plus tard, j'aimerais faire une régression multivariée sur certaines données du monde réel (données de vente du magasin de ma femme). Le but serait de souligner quels jours de vente sont vraiment exceptionnels, pas seulement une partie de la distribution normale, après avoir pris en compte le mois, le jour de la semaine, la météo, etc.

Si j'avais encore accès à RS / 1 et les produits associés, je saurais comment faire cela, mais ce n'est pas le cas, donc je pense que je voudrais utiliser R. Cependant, la plupart des tutoriels R que j'ai trouvés couvrent juste les bases, et ne n'atteint pas le point de la régression multivariée. Pouvez-vous recommander un didacticiel R qui passe au-delà des bases du tracé d'un histogramme, etc. dans une analyse approfondie de données ad-hoc du monde réel, vraisemblablement en utilisant une régression à plusieurs variables?

Merci!

Êtes-vous intéressé par la régression multiple univariée (une variable prédite) ou la régression multiple multivariée (de nombreuses variables prédites analysées simultanément)?
Bonne question; Je m'intéresse aux deux mais je pourrais me contenter de la régression multiple univariée (et utiliser plusieurs modèles pour différentes variables de sortie d'intérêt).
Deux réponses:
M. Tibbits
2011-03-02 20:49:05 UTC
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Voici mon préféré: Quick-R

@M.-Tibbits joli lien et tutoriel simple, avec quelques bons liens sous "Aller plus loin" à la fin.
Méfiez-vous de la recommandation pour `cv.lm ()` du package `DAAG` pour la validation croisée k-fold. Il utilise silencieusement uniquement le premier prédicteur dans la validation, c'est-à-dire qu'il ne convient que pour une régression linéaire simple. Comme il est mentionné dans son fichier d'aide, utilisez plutôt `CVlm ()`.
ashaw
2011-03-03 02:06:25 UTC
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+1 pour Quick-R.

Une autre excellente ressource vers laquelle je (re) me tourne régulièrement est le site Web du UCLA Statistical Consulting Group. En particulier, il semble que vous trouverez peut-être leurs exemples d’analyse de données utiles. De nombreux cas suivent les étapes de la logique de l'enquête et de la conception du modèle en plus de fournir des exemples de code et des ensembles de données. Ils ont également une section distincte d ' exemples de manuels et de code, que j'ai trouvés utiles à des fins d'auto-apprentissage.

J'adore__ le site UCLA. Je dis à mes étudiants prenant SAS d'y aller s'ils ont vu / utilisé un autre logiciel, mais je ne savais pas qu'ils avaient compilé une section aussi complète sur R. Splendid!
J'ai marqué la réponse Quick-R de M. Tibbits comme "réponse acceptée", mais j'ai également voté pour celle-ci car cela ressemble également à une excellente ressource à laquelle Google ne m'avait pas conduit. Merci!


Ce Q&R a été automatiquement traduit de la langue anglaise.Le contenu original est disponible sur stackexchange, que nous remercions pour la licence cc by-sa 2.0 sous laquelle il est distribué.
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