More variants of linear regression needed
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Iniziate leggendo le API di regressione esistenti della libreria e confrontatene l'ambito con le due varianti descritte nell'issue. Definite cosa dovrebbe includere il supporto per gli errori normali, le stime degli errori, il χ² goodness-of-fit e le combinazioni lineari di funzioni, quindi confermate entrambe le varianti con test incentrati sulla regressione e criteri di completamento documentati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Haskell
- Stelle
- 309
- Fork
- 77
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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