Video: R программалоодо сызыктуу регрессия деген эмне?
2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:38
Сызыктуу регрессия бир же бир нече киргизүү болжолдоочу өзгөрмөлөрүнүн негизинде Y үзгүлтүксүз өзгөрмөнүн маанисин болжолдоо үчүн колдонулат. Максаты жооп өзгөрмө (Y) менен болжолдоочу өзгөрмөлөр (Xs) ортосунда математикалык формуланы түзүү болуп саналат. Бул формуланы X гана маанилери белгилүү болгондо Y болжолдоо үчүн колдоно аласыз.
Ошо сыяктуу эле, R программалоодо регрессия деген эмне?
Р - Сызыктуу Регрессия . Жарнамалар. Регрессия талдоо эки өзгөрмөнүн ортосундагы мамиле моделин түзүү үчүн абдан көп колдонулган статистикалык куралы болуп саналат. Бул өзгөрмөлөрдүн бири болжолдоочу өзгөрмө деп аталат, анын мааниси эксперименттер аркылуу чогултулган.
Жогорудагыдан тышкары, жакшы R квадраттык маани деген эмне? Р - чарчы ар дайым 0 жана 100% ортосунда болот: 0% модель анын орточо тегерегинде жооп маалыматтарынын өзгөрмөлүүлүгүн түшүндүрбөй турганын көрсөтөт. 100% модель анын орточо тегерегинде жооп маалыматтарынын бардык өзгөрмөлүүлүгүн түшүндүрөт деп көрсөтөт.
Ушундай жол менен, сызыктуу регрессия үчүн жакшы R квадраттык мааниси кандай?
Ошол эле маалымат топтому үчүн, жогору Р - квадраттык маанилер байкалган маалыматтар менен орнотулгандардын ортосундагы кичине айырмачылыктарды билдирет баалуулуктар . Р - чарчы көз каранды өзгөрмөнүн пайыздык көрсөткүчү, а сызыктуу модели түшүндүрөт. Р - чарчы ар дайым 0 жана 100% ортосунда болот:
Сиз Rга маалыматтарды кантип киргизесиз?
Сенин колуңдан келет маалыматтарды киргизүү жөн гана баалуулуктарды терип, кайтуу же өтмөктү басуу менен. Чабыттоо үчүн өйдө жана ылдый жебелерди да колдонсоңуз болот. Бүткөндөн кийин, жөн гана Файл > Жабуу тандаңыз. Эгерде сиз ls() терсеңиз, азыр сиз түзгөн өзгөрмөлөрдүн аттарын көрөсүз.
Сунушталууда:
Сызыктуу теңсиздиктер менен сызыктуу теңдемелерди чечүү кандайча окшош?
Сызыктуу теңдемелерди чечүү сызыктуу теңдемелерди чыгарууга абдан окшош. Негизги айырмачылык - терс санга бөлүүдө же көбөйтүүдө теңсиздик белгисин которот. Сызыктуу теңсиздиктердин графиктерин түзүү дагы бир нече айырмачылыктарга ээ. Көлөкөлүү бөлүгү сызыктуу теңсиздик чын болгон маанилерди камтыйт
Көмөкчү регрессия деген эмне?
Көмөкчү регрессия: тест статистикасын эсептөө үчүн колдонулган регрессия, мисалы, гетероскедастика жана сериялык корреляция үчүн тест статистикасы же негизги кызыкчылыктын моделин баалабаган башка регрессия
Теңдеме сызыктуу же сызыктуу эмес экенин кантип билесиз?
Теңдемени колдонуу Теңдемени мүмкүн болушунча у = mx + b түрүнө жөнөкөйлөтүңүз. Теңдемеңиздин көрсөткүчтөрү бар-жогун текшериңиз. Эгерде анын көрсөткүчтөрү бар болсо, анда ал сызыктуу эмес. Эгер теңдемеңиздин көрсөткүчтөрү жок болсо, анда ал сызыктуу болот
Сызыктуу эмес регрессия эмне үчүн колдонулат?
Сызыктуу эмес регрессия регрессиялык анализдин бир түрү, мында маалыматтар моделге туура келет, анан математикалык функция катары көрсөтүлөт. Сызыктуу эмес регрессия логарифмдик функцияларды, тригонометриялык функцияларды, экспоненциалдык функцияларды, күч функцияларды, Лоренц ийри сызыктарын, Гаусс функцияларын жана башка тууралоо ыкмаларын колдонот
Биз сызыктуу эмес маалыматтарга регрессия жасай алабызбы?
Сызыктуу эмес регрессия ийри сызыктардын дагы көптөгөн түрлөрүнө туура келиши мүмкүн, бирок ал эң туураны табуу жана көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн ролун чечмелөө үчүн дагы көп күч-аракетти талап кылышы мүмкүн. Кошумча, R-квадрат сызыктуу эмес регрессия үчүн жарактуу эмес, ал эми параметр баалоо үчүн p-маанилерин эсептөө мүмкүн эмес