Video: Ի՞նչ է բազմակի գծային ռեգրեսիան R-ում:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Բազմակի գծային ռեգրեսիա պարզի ընդլայնումն է գծային ռեգրեսիա օգտագործվում է արդյունքի (y) փոփոխականի հիման վրա կանխատեսելու համար բազմակի հստակ կանխատեսող փոփոխականներ (x): Նրանք չափում են կապը կանխատեսող փոփոխականի և արդյունքի միջև:
Ապա, ի՞նչ է նշանակում բազմակի R-ը ռեգրեսիայի մեջ:
Բազմաթիվ Ռ . Սա է հարաբերակցության գործակիցը. Այն պատմում է ձեզ, թե որքան ուժեղ են գծային հարաբերությունները է . Օրինակ՝ 1-ի արժեքը նշանակում է կատարյալ դրական հարաբերություն, իսկ զրոյի արժեքը՝ ընդհանրապես կապի բացակայություն: Այն է -ի քառակուսի արմատը r քառակուսի (տես #2):
Նաև գիտեք, թե ինչ է նշանակում R քառակուսի արժեքը: Ռ - քառակուսի վիճակագրական չափում է, թե որքան մոտ են տվյալները համապատասխան ռեգրեսիոն գծին: Այն նաև հայտնի է որպես որոշման գործակից, կամ բազմակի որոշման գործակից՝ բազմակի ռեգրեսիայի համար։ 100% -ը ցույց է տալիս, որ մոդելը բացատրում է պատասխանի տվյալների ողջ փոփոխականությունը դրա շուրջ նշանակում է.
Նմանապես, ի՞նչ է գծային ռեգրեսիան R-ում:
Գծային հետընթաց օգտագործվում է Y շարունակական փոփոխականի արժեքը կանխատեսելու համար՝ հիմնվելով մեկ կամ մի քանի մուտքային կանխատեսող X փոփոխականների վրա: Նպատակն է մաթեմատիկական բանաձև հաստատել պատասխան փոփոխականի (Y) և կանխատեսող փոփոխականների միջև: Դուք կարող եք օգտագործել այս բանաձևը Y-ը կանխատեսելու համար, երբ հայտնի են միայն X արժեքները:
Ո՞րն է տարբերությունը R-ի և R 2-ի միջև վիճակագրության մեջ:
Ռ ^ 2 = ( r )^ 2 այսինքն (հարաբերակցություն)^ 2 . R քառակուսի բառացիորեն է քառակուսի հարաբերակցության միջեւ x և y. Հարաբերակցությունը r պատմում է գծային ասոցիացիայի ուժը միջեւ x և y մյուս կողմից R քառակուսի երբ օգտագործվում է ռեգրեսիոն մոդելի համատեքստում, պատմում է y-ի փոփոխականության չափի մասին, որը բացատրվում է մոդելով:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է տվյալների գծային ռեգրեսիան:
Գծային ռեգրեսիան փորձում է մոդելավորել երկու փոփոխականների միջև փոխհարաբերությունները՝ դիտարկված տվյալներին գծային հավասարում տեղադրելով: Գծային ռեգրեսիոն գիծը ունի Y = a + bX ձևի հավասարում, որտեղ X-ը բացատրական փոփոխականն է, իսկ Y-ը կախված փոփոխականն է:
Ի՞նչ է լոգիստիկ ռեգրեսիան տվյալների մայնինգում:
Լոգիստիկ ռեգրեսիան վիճակագրական վերլուծության մեթոդ է, որն օգտագործվում է տվյալների արժեքը կանխատեսելու համար՝ հիմնվելով տվյալների հավաքածուի նախնական դիտարկումների վրա: Լոգիստիկ ռեգրեսիայի մոդելը կանխատեսում է կախված տվյալների փոփոխական՝ վերլուծելով գոյություն ունեցող մեկ կամ մի քանի անկախ փոփոխականների միջև կապը
Ի՞նչ է ձեզ ասում բազմակի ռեգրեսիան:
Բազմակի ռեգրեսիան պարզ գծային ռեգրեսիայի ընդլայնումն է: 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)
Ի՞նչ է բազմակի ռեգրեսիան հոգեբանության մեջ:
Բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծությունը օգտագործվում է մեկ թվային փոփոխականի, որը կոչվում է չափանիշ, և այլ փոփոխականների մի շարքի, որոնք կոչվում են կանխատեսողներ, փոխհարաբերությունները ուսումնասիրելու համար: Բացի այդ, բազմակի ռեգրեսիոն վերլուծությունը օգտագործվում է երկու փոփոխականների միջև փոխկապակցվածությունը հետազոտելու համար մեկ այլ կովարիատը վերահսկելուց հետո:
Ինչպե՞ս եք կատարում բազմակի գծային ռեգրեսիա:
Հասկանալու համար, որում առկա են ավելի քան երկու փոփոխականներ, օգտագործվում է բազմակի գծային ռեգրեսիա: Օրինակ՝ օգտագործելով բազմակի գծային ռեգրեսիա yi = կախյալ փոփոխական՝ XOM-ի գինը: xi1 = տոկոսադրույքներ: xi2 = նավթի գին: xi3 = S&P 500 ինդեքսի արժեքը: xi4= նավթի ֆյուչերսների գին. B0 = y-հատում զրոյական ժամանակում