Ինչպե՞ս եք կատարում բազմակի գծային ռեգրեսիա:

2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18

Հասկանալ հարաբերությունները, որոնցում ավելի քան երկու փոփոխական է են ներկա, ա բազմակի գծային ռեգրեսիա է օգտագործվում.

Օրինակ՝ օգտագործելով բազմակի գծային ռեգրեսիա

1. y_ես = կախյալ փոփոխական՝ XOM-ի գինը:
2. x_i1 = տոկոսադրույքներ:
3. x_i2 = նավթի գին.
4. x_i3 = S&P 500 ինդեքսի արժեքը:
5. x_i4= նավթի ֆյուչերսների գինը:
6. Բ₀ = y-հատում զրոյական ժամանակում:

Հաշվի առնելով սա՝ ինչպե՞ս է աշխատում բազմակի գծային ռեգրեսիան:

Բազմակի գծային ռեգրեսիա փորձում է մոդելավորել երկու կամ ավելի բացատրական փոփոխականների և պատասխան փոփոխականի միջև հարաբերությունները՝ հարմարեցնելով a գծային դիտարկված տվյալների հավասարումը: x անկախ փոփոխականի յուրաքանչյուր արժեք կապված է y կախված փոփոխականի արժեքի հետ:

Բացի այդ, ո՞րն է բազմակի ռեգրեսիայի հավասարումը: Բազմակի ռեգրեսիա . Բազմակի ռեգրեսիա ընդհանուր առմամբ բացատրում է հարաբերությունները բազմակի անկախ կամ կանխատեսող փոփոխականներ և մեկ կախյալ կամ չափանիշ փոփոխականներ: Այն բազմակի ռեգրեսիայի հավասարում վերը նկարագրվածը ստանում է հետևյալ ձևը. y = b₁x₁ + բ₂x₂ + … + բ x + գ.

Ավելին, ինչի՞ համար է օգտագործվում բազմակի գծային ռեգրեսիան։

Բազմակի ռեգրեսիա պարզի ընդլայնումն է գծային ռեգրեսիա . Դա է օգտագործվում է, երբ մենք ցանկանում ենք կանխատեսել փոփոխականի արժեքը՝ հիմնվելով երկու կամ ավելի այլ փոփոխականների արժեքի վրա: Փոփոխականը, որը մենք ցանկանում ենք կանխատեսել, կոչվում է կախյալ փոփոխական (կամ երբեմն՝ արդյունք, թիրախ կամ չափանիշի փոփոխական)։

Ինչպե՞ս եք կատարում բազմակի գծային ռեգրեսիա Python-ում:

Բազմակի գծային ռեգրեսիա Python-ում

1. Քայլ 1. Բեռնել Բոստոնի տվյալների բազան:
2. Քայլ 2. Սահմանեք կախյալ և անկախ փոփոխականները:
3. Քայլ 3. հայացք նետեք անկախ փոփոխականին:
4. Քայլ 4. Նայեք կախյալ փոփոխականին:
5. Քայլ 5. Տվյալները բաժանեք գնացքի և փորձարկման խմբերի.