【问题标题】:data prediction by regression or better ways通过回归或更好的方法进行数据预测
【发布时间】:2014-04-11 07:05:35
【问题描述】:

我正在做数据预测。

给定随机变量 X 和 Y 的数据,找出如何通过 X 预测 Y。

我知道如何通过线性回归 y = k x + b 来做到这一点。

但是,在这里,x 总是非负的,并且 y 必须是非负的。

有时,b 不是非负数,因此 y

如何确保 b > 0 并最小化预测误差?

还有其他更好的方法(不是回归)来进行预测吗?

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】:

    标签: regression predicate linear-regression prediction regression-testing


    【解决方案1】:

    如果您知道数据应该是 $y = a x$ 的形式,请为此设置方程式。或者也许理论提出了其他形式?或者像 $y = a x^b$,或者 $y = a \cdot b^x$?

    【讨论】:

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