More variants of linear regression needed
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comience leyendo las APIs de regresión existentes de la biblioteca y compare su alcance con las dos variantes descritas en el issue. Defina qué debería incluir la compatibilidad con errores normales, estimaciones de error, χ² goodness-of-fit y combinaciones lineales de funciones, y confirme después ambas variantes con pruebas centradas en la regresión y criterios de finalización documentados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We need more variants of linear regeressions:
- Regression for values with known normal errors. Here we'll obtain not only fit result but estimate of errors and χ² goodness of fit test. I think we need multivarite normal distributuion and special data type for description of values with normal error.
- Regression with linear combination of several functions. (In R it's known as
glm). It's another way to look at same regression problem but I think it deserves addition to the library as well.
- Lenguaje dominante
- Haskell
- Estrellas
- 309
- Forks
- 77
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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