Բովանդակություն:
Video: Ի՞նչ է բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծությունը:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Բազմակի հետընթաց պարզ գծային ընդլայնումն է հետընթաց . Այն օգտագործվում է, երբ մենք ցանկանում ենք կանխատեսել փոփոխականի արժեքը երկու կամ ավելի այլ փոփոխականների արժեքի հիման վրա։ Փոփոխականը, որը մենք ցանկանում ենք կանխատեսել, կոչվում է կախյալ փոփոխական (կամ երբեմն՝ արդյունք, թիրախ կամ չափանիշի փոփոխական)։
Այս կերպ ո՞րն է բազմակի հետընթաց օրինակը:
Համար օրինակ , եթե դուք անում եք ա բազմակի հետընթաց փորձելով կանխատեսել արյան ճնշումը (կախյալ փոփոխականը) անկախ փոփոխականներից, ինչպիսիք են հասակը, քաշը, տարիքը և շաբաթական վարժությունների ժամերը, դուք նաև կցանկանայիք ներառել սեռը որպես ձեր անկախ փոփոխականներից մեկը:
Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչո՞ւ է կարևոր բազմակի ռեգրեսիան: Այն է, բազմակի գծային հետընթաց վերլուծությունն օգնում է մեզ հասկանալ, թե որքանով կփոխվի կախված փոփոխականը, երբ մենք փոխենք անկախ փոփոխականները: Օրինակ ՝ ա բազմակի գծային հետընթաց կարող է ձեզ ասել, թե որքան GPA է ակնկալվում բարձրացնել (կամ նվազել) IQ-ի յուրաքանչյուր մեկ միավորի ավելացման (կամ նվազման) համար:
Երկրորդ, ի՞նչ է բազմագիծ հետընթացը:
Նպատակը բազմակի գծային ռեգրեսիա (MLR) է մոդել որ գծային կապը բացատրական (անկախ) փոփոխականների և պատասխանի (կախյալ) փոփոխականի միջև: Ըստ էության, բազմակի հետընթաց սովորական նվազագույն քառակուսիների (OLS) ընդլայնումն է հետընթաց որը ներառում է մեկից ավելի բացատրական փոփոխական:
Ինչպե՞ս եք վերլուծում բազմակի ռեգրեսիան:
Մեկնաբանեք բազմակի ռեգրեսիայի հիմնական արդյունքները
- Քայլ 1. Որոշեք, թե արդյոք պատասխանի և տերմինի միջև կապը վիճակագրորեն նշանակալի է:
- Քայլ 2. Որոշեք, թե որքանով է մոդելը համապատասխանում ձեր տվյալներին:
- Քայլ 3. Որոշեք, արդյոք ձեր մոդելը համապատասխանում է վերլուծության ենթադրություններին:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է մեզ ասում ռեգրեսիոն գծի թեքությունը:
Ռեգրեսիոն գծի (b) թեքությունը ներկայացնում է y-ի փոփոխության արագությունը, երբ x-ը փոխվում է: Քանի որ y-ը կախված է x-ից, թեքությունը նկարագրում է y-ի կանխատեսված արժեքները՝ տրված x-ից: Ռեգրեսիոն գծի թեքությունն օգտագործվում է t-վիճակագրությամբ՝ x-ի և y-ի միջև գծային կապի նշանակությունը ստուգելու համար:
Արդյո՞ք աճող վերլուծությունը նույնն է, ինչ CVP վերլուծությունը:
Աճող վերլուծությունը նույնն է, ինչ CVP վերլուծությունը: Աճող վերլուծությունը օգտակար է որոշումներ կայացնելիս: Աճող վերլուծությունը կենտրոնանում է որոշումների վրա, որոնք ենթադրում են ընտրություն այլընտրանքային գործողությունների ուղղությունների միջև: Աճող վերլուծությունը նույնն է, ինչ CVP վերլուծությունը
Ո՞րն է ռեգրեսիոն վերլուծության կանխատեսող փոփոխականը:
Պարզ գծային ռեգրեսիայի դեպքում մենք կանխատեսում ենք մեկ փոփոխականի միավորներ երկրորդ փոփոխականի միավորներից: Փոփոխականը, որը մենք կանխատեսում ենք, կոչվում է չափանիշի փոփոխական և կոչվում է Y: Փոփոխականը, որի վրա մենք հիմնում ենք մեր կանխատեսումները, կոչվում է կանխատեսող փոփոխական և կոչվում է X:
Որքա՞ն է Y-ի ռեգրեսիոն գիծը X-ի վրա:
X-ի վրա Y-ի ռեգրեսիայի գիծը տրված է Y = a + bX-ով, որտեղ a-ն և b-ն անհայտ հաստատուններ են, որոնք հայտնի են որպես հավասարման հատում և թեքություն: Մյուս կողմից, Y-ի վրա X-ի ռեգրեսիայի գիծը տրվում է X = c + dY-ով, որն օգտագործվում է X փոփոխականի անհայտ արժեքը կանխատեսելու համար՝ օգտագործելով Y փոփոխականի հայտնի արժեքը:
Ո՞րն է ռեգրեսիոն վերլուծության օգտագործման առավելությունը:
Ռեգրեսիոն վերլուծության կարևորությունն այն է, որ ամեն ինչ վերաբերում է տվյալներին. տվյալները նշանակում են թվեր և թվեր, որոնք իրականում սահմանում են ձեր բիզնեսը: Ռեգրեսիոն վերլուծության առավելություններն այն են, որ այն կարող է թույլ տալ ձեզ, ըստ էության, կրճատել թվերը՝ օգնելու ձեզ ավելի լավ որոշումներ կայացնել ձեր բիզնեսի համար ներկայումս և ապագայում: