More variants of linear regression needed
評価
調査の方向性
まず、ライブラリに既存の回帰 API を読み、そのスコープを issue で説明されている 2 つのバリアントと比較します。通常の誤差、誤差推定、χ² goodness-of-fit、関数の線形結合へのサポートに何を含めるべきかを定義し、その後、回帰に重点を置いたテストと文書化された完了基準によって両方のバリアントを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Haskell
- スター
- 309
- フォーク
- 77
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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