Mundarija:
Video: Chiziqli bo'lmagan regressiyani qanday hisoblash mumkin?
2024 Muallif: Miles Stephen | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:41
Agar sizning model dan foydalanadi tenglama Y = a shaklida0 + b1X1, bu chiziqli regressiya modeli . Agar yo'q bo'lsa, shunday chiziqli bo'lmagan.
Y = f(X, b) + e
- X = p bashorat qiluvchilar vektori,
- b = k parametrli vektor,
- f(-) = ma'lum regressiya funktsiya,
- e = xato atamasi.
Xuddi shunday, nochiziqli regressiya modeli nima?
Statistikada, chiziqli bo'lmagan regressiya ning shakli hisoblanadi regressiya tahlili bunda kuzatish ma'lumotlari funksiya bilan modellashtiriladi bu chiziqli bo'lmagan ning kombinatsiyasi model parametrlar va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilarga bog'liq. Ma'lumotlar ketma-ket yaqinlashish usuli bilan o'rnatiladi.
Ikkinchidan, chiziqli bo'lmagan regressiya nima uchun ishlatiladi? Nochiziqli regressiya ning shakli hisoblanadi regressiya tahlil, unda ma'lumotlar modelga mos keladi va keyin matematik funktsiya sifatida ifodalanadi. Nochiziqli regressiyadan foydalanish logarifmik funksiyalar, trigonometrik funksiyalar, eksponensial funksiyalar va boshqa moslashtirish usullari.
Shu tarzda, chiziqli yoki chiziqli bo'lmagan regressiyani qanday aniqlash mumkin?
A chiziqli regressiya tenglama shunchaki shartlarni jamlaydi. esa model bo'lishi kerak chiziqli parametrlarda siz mustaqil o'zgaruvchini egri chiziqqa moslash uchun ko'rsatkich bilan ko'tarishingiz mumkin. Masalan, kvadrat yoki kubikli atamani kiritishingiz mumkin. Nochiziqli regressiya modellar bu bitta shaklga amal qilmaydigan har qanday narsadir.
Regressiyaning qanday turlari mavjud?
Regressiya turlari
- Chiziqli regressiya. Bu regressiyaning eng oddiy shakli.
- Polinomli regressiya. Bu mustaqil o'zgaruvchining polinom funksiyalarini olish orqali chiziqli bo'lmagan tenglamani moslashtirish usulidir.
- Logistik regressiya.
- Kvantil regressiya.
- Ridge regressiyasi.
- Lasso regressiyasi.
- Elastik aniq regressiya.
- Asosiy komponentlar regressiyasi (PCR)
Tavsiya:
Chiziqli tengsizliklar va chiziqli tenglamalarni yechish qanday o'xshash?
Chiziqli tengsizliklarni yechish chiziqli tenglamalarni yechishga juda o‘xshaydi. Asosiy farq shundaki, siz manfiy songa bo'lish yoki ko'paytirishda tengsizlik belgisini aylantirasiz. Chiziqli tengsizliklarni grafikda ko'rsatishda yana bir nechta farqlar mavjud. Soyalangan qism chiziqli tengsizlik to'g'ri bo'lgan qiymatlarni o'z ichiga oladi
Sinusoidal regressiyani qanday hisoblash mumkin?
Sinusoidal regressiya. y = A*sin(B(x-C))+D tenglamadagi A, B, C va D qiymatlarini sozlang, sinusoidal egri chiziq tasodifiy yaratilgan ma’lumotlar to‘plamiga mos keladi. Yaxshi funktsiyaga ega bo'lganingizdan so'ng, hisoblangan regressiya chizig'ini ko'rish uchun "Hisoblanganlarni ko'rsatish" tugmasini bosing. Yangi ma'lumotlar nuqtalarini yaratish uchun "ctr-R" dan foydalaning va qaytadan urinib ko'ring
Tenglama chiziqli yoki chiziqli bo'lmaganligini qanday aniqlash mumkin?
Tenglamadan foydalanish Tenglamani y = mx + b ko'rinishiga iloji boricha soddalashtiring. Tenglamangizning ko'rsatkichlari bor yoki yo'qligini tekshiring. Agar uning ko'rsatkichlari bo'lsa, u chiziqli emas. Agar sizning tenglamangiz ko'rsatkichlari bo'lmasa, u chiziqli
Chiziqli bo'lmagan munosabatlarga qanday misol bo'la oladi?
Chiziqli bo'lmagan munosabatlarga misollar. Nochiziqli munosabatlar haqiqiy dunyo vaziyatlarida ham paydo bo'ladi, masalan, mototsiklning qiymati va siz mototsiklga ega bo'lgan vaqtingiz o'rtasidagi munosabatda yoki ishni bajarish uchun ketadigan vaqt miqdori bilan bog'liq holda. yordam beradigan odamlar soni
Chiziqli bo'lmagan ma'lumotlarda regressiyani amalga oshira olamizmi?
Chiziqli bo'lmagan regressiya egri chiziqlarning ko'p turlariga mos kelishi mumkin, ammo u eng yaxshi moslikni topish va mustaqil o'zgaruvchilar rolini izohlash uchun ko'proq harakat talab qilishi mumkin. Bundan tashqari, R-kvadrat chiziqli bo'lmagan regressiya uchun haqiqiy emas va parametrlarni baholash uchun p-qiymatlarini hisoblash mumkin emas