問題タブ [regression]

私は Hudson がとても気に入っていますが、一連のチェックインをすばやく処理する方法がわかりません。チェックインごとにスモーク テストが実行され、変更番号 1234 の回帰がチェックイン 1235 および 1236 の前に終了しない場合、それはどのように処理されるのでしょうか? どの変更リストが実行されたかを追跡する外部スクリプトまでありますか、それともハドソンがこれを追跡しますか? ドキュメントを調べて、これがどのように処理されているかを確認しようとしましたが、何も見つかりませんでした。

私の質問に説明が必要かどうか教えてください。

私はphpにレガシーコードベースを持っており、Python（新しいコードベース）にいくつかのアプリケーションがあります。レガシー部分を新しいコードベース/言語に移行しようとしています。現在、コードが正常に移行されたことを検証および検証するために回帰テスト (レガシー コードが一度処理されたリンクに手動でアクセスすることを意味します) の使用しか考えられません。ただし、私は単体テストの大ファンであり、より高いレベルで単体テストを適用できるかどうかを知りたいと思っています。したがって、私のテストは php/python レベルより上に位置し、その下のレベルの詳細を認識しません。例として、php が GET リクエストを処理したことがある場合が挙げられます。GET 要求への応答を検証するために、アプリケーション レベルの上に単体テストをコーディングします。次に、php コードを python コードと交換し、成功するまでテストを中断します。私がやろうとしているのは、アプリケーション レベルよりも高いレベルでインターフェイスを定義し、そのインターフェイスを使用して単体テストを行うことだと思います。これは可能ですか？または私は間違った木を吠えていますか？

d実験から次のdata.frameがあります。

過去8年間で、yはfの各レベルについておよそ月に1回（tの正確な日付）測定されました。1か月に2つのメジャーがある場合もあれば、メジャーなしで2、3か月が経過した場合もあります。

サンプルデータを提供していないことをお詫びしますが、不規則な時系列を構成することは私のRの知識を超えています。;）

このデータで次のことを行いたいと思います。

1. の各レベルについて、loess()関数を使用して回帰を作成します(y ~ t)f
2. y毎月の初日と各レベルの予測を行いますf

Hadleysを使用して解決したと思う最初のポイントは、この質問に対する答えです。

これで、各レベルのモデルを持つmodels（クラス）ができました。また、次のように各レベルで予測したい時間を作成しました。listfyf

しかし今、私は各モデルの予測を行う方法に固執しています。このようなものが機能するはずです（擬似コード）：

結果として、私はこのdata.frameが欲しいです：

• y。予測
• f
• t.predicted（=日付）

どんな助けでも大歓迎です。

それぞれに特徴データの注釈が付けられた一連の例があります。例と機能は、任意のドメインでの実験の設定を説明しています (例: スイッチ数、実施日数、参加者数など)。一部の機能は固定 (静的) ですが、将来の実験で手動で設定できる機能 (可変) もあります。各例には「報酬」機能もあります。これは、専門家によって決定された実験の成功を示す、0 から 1 の間の連続した数値です。

この例セットに基づいて、将来の実験用の一連の静的機能が与えられた場合、報酬を最大化するために特定の変数に使用する最適な値をどのように決定すればよいでしょうか?

また、この工程に正式名称はありますか？私はいくつかの調査を行いましたが、これは回帰分析に似ているように聞こえますが、同じことかどうかはまだわかりません.

100個の変数があり、変数var15-v25を使用して因子分析を実行したいと思います。これを行うには、最初に変数を別のオブジェクト（たとえばf）に抽出してから、主成分分析を実行します。

ここで、PCAスコアを元のデータセットとマージして、PCAスコアを予測子として使用して回帰を実行したいと思います。

誰かが私にこれらの2つのデータセットをマージする方法を提案できますか？私が使用したコードは次のとおりです。

重複の可能性：
C＃での回帰用の無料ライブラリ

多変量回帰を当てはめるために使用できる.netの無料ライブラリを知っていますか。係数とすべての統計（p値、標準エラー、フィットネスの良さなど）を取得したいと思います。Meta.Numericsを試しましたが、これはうまく機能しますが、統計の一部がありません。

最初に言いたいのは、非線形回帰の R^2 値を計算することは正確ではない、または有効なことではないことを理解しているということです。

しかし、私は SigmaPlot での作業のほとんどを R に移行する過渡期にあり、非線形 (濃度-反応) モデルの場合、同僚はモデルに関連付けられた R^2 値を見て良さを推定することに慣れています。 -適合。

SigmaPlot は 1-(残余 SS/総 SS) を使用して R^2 を計算しますが、RI では総 SS を抽出できないようです (残余 SS は要約で報告されます)。

これを機能させるための助けをいただければ幸いです。適合度のより良い推定器を使用するように私たちを動かそうとしています。

乾杯。

私は現在、複数の重要な層にわたって、それぞれに生育する植物に基づいた地理的領域のセグメンテーションに関するプロジェクトに取り組んでいます (つまり、各セグメンテーション レイヤーには、他のレイヤーに対して固有の意味があります)。

そうすることで、ロジスティック回帰を使用して、地域のリストから、各レイヤーに属しているセグメントとそこに含まれる植物から、セグメントの各組み合わせで植物が成長する確率に進みます。現在、セグメンテーションの C# 実装にリンクされた SPSS を使用しています。

ここまでは順調ですね。問題は、SPSS が寒い日に糖蜜のように遅いことです。フルセット (2500 の植物と 565 の地域) の場合、1 回の実行に約半月かかります。その時間はないので、今のところ省略されたデータ セットを使用していますが、それでも数時間かかります。

ロジスティック回帰 (具体的には Accord.NET と Extreme Optimization) を備えた他のライブラリを調べましたが、どちらもカテゴリカル ロジスティック回帰を備えていません。

この時点で、おそらく、カテゴリー ロジスティック回帰の意味を明確にする必要があります。統計エンジンにフィードするデータ セットの各行に各レイヤーの変数と、現在関心のある植物の変数があるとすると、レイヤー変数の値はカテゴリと見なされます。0 は 1 より良くも悪くもありません。単に違います。統計エンジンから取得したいのは、各レイヤー変数の各カテゴリの値 (もちろん切片も) です。したがって、3 つのセグメントを持つレイヤーと 2 つのセグメントを持つレイヤーのセットアップでは、5 を取得します。値と切片。

Accord.NET (ライブラリの外部で実行する必要がある場合) と Extreme Optimization (ライブラリ内でサポートされている場合) の両方でダミー変数またはインジケーター変数を実験しましたが、これは生成されませんでした。必要な結果。

TL;DR

要するに、C# でのカテゴリロジスティック回帰の適切な解決策を知っている人はいますか? これは、クラス ライブラリでも、外部の統計エンジンにプラグインする単なるインターフェイスでもかまいませんが、安定していてかなり高速である必要があります。

XY 値のセット (つまり、散布図) があり、Pascal ルーチンでそれらの点に適合する N 次多項式の係数を Excel と同じ方法で生成したいと考えています。