Video: Качан корреляцияны жана качан жөнөкөй сызыктуу регрессияны колдонуш керек?
2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:38
Регрессия биринчи кезекте болуп саналат болгон моделдерди/теңдемелерди куруу чейин божомолдоочу (X) өзгөрмөлөрүнүн жыйындысынан Y негизги жоопту болжолдоо. Корреляция биринчи кезекте болуп саналат болгон 2 же андан көп сандык өзгөрмөлөрдүн жыйындысынын ортосундагы мамилелердин багытын жана күчүн тез жана кыскача жалпылоо.
Ошондой эле билүү үчүн, сызыктуу регрессияны качан колдонуу керек?
Үч негизги колдонот үчүн регрессия талдоо (1) болжолдоочулардын күчүн аныктоо, (2) эффектти болжолдоо жана (3) трендди болжолдоо. Биринчиден, регрессия колдонулушу мүмкүн чейин көзкарандысыз өзгөрмөнүн (лар) көз каранды өзгөрмөгө тийгизген таасиринин күчүн аныктоо.
Ошондой эле, корреляцияны качан колдонуу керек? Корреляция болуп саналат колдонулган эки үзгүлтүксүз өзгөрмөлөрдүн ортосундагы сызыктуу байланышты сүрөттөө үчүн (мисалы, бою жана салмагы). Жалпысынан, корреляция болууга умтулат колдонулган эч кандай аныкталган жооп өзгөрмө жок болгондо. Ал эки же андан көп өзгөрмөлөрдүн ортосундагы сызыктуу байланыштын күчүн (сапаттык) жана багытын өлчөйт.
Жөнөкөй сызыктуу регрессия менен корреляциянын ортосунда кандай айырма бар?
Регрессия көз карандысыз өзгөрмөнүн көз каранды өзгөрмөгө сан жагынан кандай байланышы бар экенин сүрөттөйт. Корреляция көрсөтүү үчүн колдонулат сызыктуу мамиле ортосунда эки өзгөрмө. Тескерисинче, регрессия мыкты линияга туура келүү жана бир өзгөрмөнүн негизинде баа берүү үчүн колдонулат нын башка өзгөрмө.
Пирсон корреляциясы жана жөнөкөй сызыктуу регрессия жөнүндө кайсынысы туура?
Пирсон корреляциясы жана Сызыктуу регрессия . А корреляция талдоо күчү жана багыты жөнүндө маалымат берет сызыктуу эки өзгөрмөнүн ортосундагы байланыш, а жөнөкөй сызыктуу регрессиялык анализ а-да параметрлерди баалайт сызыктуу бир өзгөрмөнүн башкасына негизделген маанилерин болжолдоо үчүн колдонула турган теңдеме
Сунушталууда:
Корреляцияны кантип ойнойсуз?
Иштеп чыгуучу(лар): Омар Вагих
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
Сызыктуу эмес регрессияны кантип эсептейсиз?
Эгерде сиздин моделиңиз Y = a0 + b1X1 түрүндөгү теңдемени колдонсо, бул сызыктуу регрессия модели. Болбосо, бул сызыктуу эмес. Y = f(X,β) + ε X = p болжолдоочулардын вектору, β = k параметрдин вектору, f(-) = белгилүү регрессия функциясы, ε = ката термини
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
Химиялык кошулманы атоо үчүн блок-схеманы кантип колдонуш керек?
Химиялык кошулманы атоо үчүн блок-схеманы кантип колдонуш керек? Кошулушту атоо же анын формуласын жазуу үчүн 9.20 жана 9.22-сүрөттөрдөгү блок-схемаларды туура атка же формулага ээрчиңиз