Video: Ի՞նչ է պարզ գծային ռեգրեսիայի մոդելը:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Պարզ գծային ռեգրեսիա վիճակագրական մեթոդ է, որը թույլ է տալիս մեզ ամփոփել և ուսումնասիրել հարաբերությունները երկու շարունակական (քանակական) փոփոխականների միջև. մյուս փոփոխականը, որը նշանակում է y, դիտվում է որպես պատասխան, արդյունք կամ կախված փոփոխական:
Նաև հարցրեց, թե որն է պարզ գծային ռեգրեսիայի օրինակը:
Գծային հետընթաց քանակականացնում է կապը մեկ կամ մի քանի կանխատեսող փոփոխականների և մեկ արդյունքի փոփոխականի միջև: Համար օրինակ , գծային ռեգրեսիա կարող է օգտագործվել՝ չափելու տարիքի, սեռի և սննդակարգի (կանխատեսող փոփոխականներ) հարաբերական ազդեցությունը հասակի վրա (արդյունքի փոփոխական):
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում պարզ գծային ռեգրեսիան: Այն Գծային ռեգրեսիայի հավասարում Այն հավասարումը ունի Y= a + bX ձևը, որտեղ Y-ը կախված փոփոխականն է (դա այն փոփոխականն է, որը գնում է Y առանցքի վրա), X-ը անկախ փոփոխականն է (այսինքն այն գծագրված է X առանցքի վրա), b-ը գծի թեքությունն է։ իսկ a-ն y-հատումն է:
Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե որն է պարզ գծային ռեգրեսիայի նպատակը:
Պարզ գծային ռեգրեսիա նման է հարաբերակցությանը նրանով, որ նպատակը չափելն է, թե որքանով կա ա գծային հարաբերություն երկու փոփոխականների միջև. Մասնավորապես, ի նպատակը ի գծային ռեգրեսիա կախված փոփոխականի արժեքը «կանխատեսելն» է՝ հիմնվելով մեկ կամ մի քանի անկախ փոփոխականների արժեքների վրա:
Ինչպե՞ս եք քայլ առ քայլ կատարում գծային ռեգրեսիա:
Առաջինը քայլ հնարավորություն է տալիս հետազոտողին ձևակերպել մոդելը, այսինքն, որ X փոփոխականը պատճառահետևանքային ազդեցություն ունի Y փոփոխականի վրա, և որ նրանց հարաբերությունները գծային . Երկրորդ քայլ ի հետընթաց վերլուծությունը պետք է համապատասխանի հետընթաց տող. Մաթեմատիկորեն նվազագույն քառակուսի գնահատումն օգտագործվում է անբացատրելի մնացորդը նվազագույնի հասցնելու համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է բազմակի ռեգրեսիայի հավասարումը:
Բազմակի ռեգրեսիա. Բազմակի ռեգրեսիան, ընդհանուր առմամբ, բացատրում է մի քանի անկախ կամ կանխատեսող փոփոխականների և մեկ կախյալ կամ չափանիշ փոփոխականի միջև կապը: Վերևում բացատրված բազմակի ռեգրեսիոն հավասարումն ունի հետևյալ ձևը. y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Ինչպե՞ս եք ընտրում բազմակի ռեգրեսիայի լավագույն մոդելը:
Գծային մոդել ընտրելիս պետք է հաշվի առնել սրանք գործոններ. Համեմատեք միայն գծային մոդելները նույն տվյալների բազայի համար: Գտեք մոդելը բարձր ճշգրտված R2-ով: Համոզվեք, որ այս մոդելը հավասարապես բաշխել է մնացորդները զրոյի շուրջ: Համոզվեք, որ այս մոդելի սխալները փոքր թողունակության սահմաններում են
Ի՞նչ է երկրորդ կարգի մոդելը ռեգրեսիայի մեջ:
Մոդելը պարզապես ընդհանուր գծային ռեգրեսիոն մոդել է, որտեղ k կանխագուշակները բարձրացված են i-ի հզորության, որտեղ i=1-ից մինչև k: Երկրորդ կարգի (k=2) բազմանդամը կազմում է քառակուսի արտահայտություն (պարաբոլիկ կոր), երրորդ կարգի (k=3) բազմանդամը կազմում է խորանարդ արտահայտություն, իսկ չորրորդ կարգի (k=4) բազմանդամը՝ քառակուսի արտահայտություն։
Ի՞նչ ենթադրություններ է անում գծային ռեգրեսիայի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը:
Ենթադրություններ գնահատողների վերաբերյալ. Անկախ փոփոխականները չափվում են առանց սխալի: Անկախ փոփոխականները գծայինորեն անկախ են միմյանցից, այսինքն՝ տվյալների մեջ բազմակողմանիություն չկա։
Ի՞նչ է լրիվ մոդելը ռեգրեսիայի մեջ:
Ինչպես ճիշտ գուշակեցիք, բազմակի գծային ռեգրեսիայի համատեքստում, X1,…, Xp և պատասխան Y կանխատեսիչներով, լրիվ (կամ անսահմանափակ) մոդելը սովորական OLS գնահատումն է, որտեղ մենք սահմանափակումներ չենք դնում տարբեր գուշակողների ռեգրեսիայի գործակիցների վրա։