Мазмуну:
Video: Сызыктуу эмес регрессияны кантип эсептейсиз?
2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:38
Эгер сенин модель а колдонот теңдеме түрүндө Y = a0 + б1X1, бул сызыктуу регрессия модели . Эгерде жок болсо, анда сызыктуу эмес.
Y = f(X, β) + ε
- X = p болжолдоочулардын вектору,
- β = k параметрдин вектору,
- f(-) = белгилүү регрессия функция,
- ε = ката термини.
Ошо сыяктуу эле, сызыктуу эмес регрессия модели деген эмне?
Статистикада, сызыктуу эмес регрессия формасы болуп саналат регрессиялык анализ мында байкоо маалыматтары функция менен моделделет бул сызыктуу эмес айкалышы модель параметрлери жана бир же бир нече көз карандысыз өзгөрмөлөргө көз каранды. Маалыматтар ырааттуу жакындатуу ыкмасы менен орнотулат.
Экинчиден, сызыктуу эмес регрессия эмне үчүн колдонулат? Сызыктуу эмес регрессия формасы болуп саналат регрессия талдоо, мында маалыматтар моделге туура келет, анан математикалык функция катары көрсөтүлөт. Сызыктуу эмес регрессияны колдонот логарифмдик функциялар, тригонометриялык функциялар, көрсөткүчтүк функциялар жана башка тууралоо ыкмалары.
Ушундай жол менен сызыктуу же сызыктуу эмес регрессияны кантип аныктайсыз?
А сызыктуу регрессия теңдеме жөн гана терминдерди камтыйт. Ал эми модель болушу керек сызыктуу параметрлерде ийри сызыкка туура келүү үчүн көз карандысыз өзгөрмөнү көрсөткүчкө көтөрө аласыз. Мисалы, квадрат же куб терминди кошо аласыз. Сызыктуу эмес регрессия моделдер бул бир формага баш ийбеген нерсе.
Регрессиянын кандай түрлөрү бар?
Регрессиянын түрлөрү
- Сызыктуу регрессия. Бул регрессиянын эң жөнөкөй түрү.
- Полиномдук регрессия. Бул көз карандысыз өзгөрмөлүү көп мүчөлүү функцияларды алуу менен сызыктуу эмес теңдемени тууралоо ыкмасы.
- Логистикалык регрессия.
- Квантилдик регрессия.
- Ridge регрессия.
- Лассо регрессия.
- Эластикалык таза регрессия.
- Негизги компоненттердин регрессиясы (PCR)
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
Синусоиддик регрессияны кантип эсептейсиз?
Синусоидалдык регрессия. y = A*sin(B(x-C))+D теңдемесинде A, B, C жана D маанилерин тууралап, синусоидалдык ийри сызыкты кокус түзүлгөн маалыматтардын берилген топтомуна туура келтириңиз. Жакшы функцияга ээ болгондон кийин, эсептелген регрессия сызыгын көрүү үчүн "Эсептелгенди көрсөтүү" баскычын чыкылдатыңыз. Жаңы маалымат чекиттерин түзүү үчүн "ctr-R" колдонуңуз жана кайра аракет кылыңыз
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
Туура эмес форманын көлөмүн кантип эсептейсиз?
Туруктуу эмес катуу нерселердин көлөмүн табуу кадамдары Катуу затты көлөмүн эсептөөнү билген формаларга бөлүңүз (мисалы, көп бурчтуктар, цилиндрлер жана конустар). Кичинекей формалардын көлөмүн эсептеңиз. Форманын жалпы көлөмүн алуу үчүн бардык томдорду кошуңуз
Качан корреляцияны жана качан жөнөкөй сызыктуу регрессияны колдонуш керек?
Регрессия биринчи кезекте болжолдоочу (X) өзгөрмөлөрүнүн жыйындысынан Y негизги жоопту болжолдоо үчүн моделдерди/теңдемелерди куруу үчүн колдонулат. Корреляция биринчи кезекте 2 же андан көп сандык өзгөрмөлөрдүн жыйындысынын ортосундагы мамилелердин багытын жана күчүн тез жана кыска жыйынтыктоо үчүн колдонулат