Სარჩევი:
ვიდეო: როგორ გამოვთვალოთ არაწრფივი რეგრესია?
2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37
Თუ შენი მოდელი იყენებს ა განტოლება Y = a სახით0 + ბ1X1, ეს არის ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი . თუ არა, ეს არის არაწრფივი.
Y = f(X, β) + ε
- X = p პროგნოზირების ვექტორი,
- β = k პარამეტრების ვექტორი,
- f(-) = ცნობილი რეგრესია ფუნქცია,
- ε = შეცდომის ტერმინი.
ანალოგიურად, ისმის კითხვა, რა არის არაწრფივი რეგრესიის მოდელი?
სტატისტიკაში, არაწრფივი რეგრესია არის ფორმა რეგრესიული ანალიზი რომელშიც დაკვირვების მონაცემები მოდელირებულია ფუნქციით რომელიც არის არაწრფივი კომბინაცია მოდელი პარამეტრებს და დამოკიდებულია ერთ ან რამდენიმე დამოუკიდებელ ცვლადზე. მონაცემები დაყენებულია თანმიმდევრული მიახლოების მეთოდით.
მეორეც, რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია? არაწრფივი რეგრესია არის ფორმა რეგრესია ანალიზი, რომელშიც მონაცემები შეესაბამება მოდელს და შემდეგ გამოხატულია მათემატიკური ფუნქციის სახით. არაწრფივი რეგრესიის გამოყენება ლოგარითმული ფუნქციები, ტრიგონომეტრიული ფუნქციები, ექსპონენციალური ფუნქციები და სხვა ფიტინგების მეთოდები.
ამ გზით, როგორ განვსაზღვროთ წრფივი თუ არაწრფივი რეგრესია?
ა ხაზოვანი რეგრესია განტოლება უბრალოდ აჯამებს ტერმინებს. მიუხედავად იმისა, რომ მოდელი უნდა იყოს ხაზოვანი პარამეტრებში შეგიძლიათ დამოუკიდებელ ცვლადის ამაღლება მრუდის მოსარგებად ექსპონენტით. მაგალითად, შეგიძლიათ შეიყვანოთ კვადრატული ან კუბური ტერმინი. არაწრფივი რეგრესია მოდელები არის ყველაფერი, რაც არ შეესაბამება ამ ფორმას.
რა არის რეგრესიის ტიპები?
რეგრესიის სახეები
- ხაზოვანი რეგრესია. ეს არის რეგრესიის უმარტივესი ფორმა.
- პოლინომიური რეგრესია. ეს არის არაწრფივი განტოლების მორგების ტექნიკა დამოუკიდებელი ცვლადის პოლინომიური ფუნქციების აღებით.
- ლოგისტიკური რეგრესია.
- Quantile რეგრესია.
- ქედის რეგრესია.
- ლასოს რეგრესია.
- ელასტიური ბადის რეგრესია.
- ძირითადი კომპონენტების რეგრესია (PCR)
გირჩევთ:
ფუნქცია წრფივია თუ არაწრფივი?
წრფივი ფუნქცია არის ფუნქცია სტანდარტული ფორმით y = mx + b, სადაც m არის დახრილობა და b არის y-კვეთა და რომლის გრაფიკი ჰგავს სწორ ხაზს. არის სხვა ფუნქციები, რომელთა გრაფიკი არ არის სწორი ხაზი. ეს ფუნქციები ცნობილია როგორც არაწრფივი ფუნქციები და ისინი მრავალი განსხვავებული ფორმით მოდის
როგორ კეთდება სინუსოიდური რეგრესია კალკულატორზე?
ვიდეო აქედან, როგორ გამოვთვალოთ სინუსოიდური რეგრესია? სინუსოიდური რეგრესია . დაარეგულირეთ A, B, C და D მნიშვნელობები ში განტოლება y = A*sin(B(x-C))+D რათა გააკეთოს a სინუსოიდური მრუდი შეესაბამება შემთხვევით გენერირებული მონაცემების მოცემულ კომპლექტს.
როგორ გამოვთვალოთ სინუსოიდური რეგრესია?
სინუსოიდური რეგრესია. დაარეგულირეთ A, B, C და D მნიშვნელობები y = A*sin(B(x-C))+D განტოლებაში, რათა სინუსოიდური მრუდი მოერგოს შემთხვევით გენერირებულ მონაცემებს. კარგი ფუნქცია რომ გექნებათ, დააწკაპუნეთ „გამოთვლილი ჩვენება“გამოთვლილი რეგრესიის ხაზის სანახავად. გამოიყენეთ 'ctr-R' ახალი მონაცემთა წერტილების შესაქმნელად და ხელახლა სცადეთ
როგორ იცით, განტოლება წრფივია თუ არაწრფივი?
განტოლების გამოყენება გაამარტივეთ განტოლება რაც შეიძლება ახლოს y = mx + b ფორმასთან. შეამოწმეთ აქვს თუ არა თქვენს განტოლებას მაჩვენებლები. თუ მას აქვს მაჩვენებლები, ის არაწრფივია. თუ თქვენს განტოლებას არ აქვს მაჩვენებლები, ის წრფივია
რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია?
არაწრფივი რეგრესია არის რეგრესიული ანალიზის ფორმა, რომელშიც მონაცემები შეესაბამება მოდელს და შემდეგ გამოხატულია მათემატიკური ფუნქციის სახით. არაწრფივი რეგრესია იყენებს ლოგარითმულ ფუნქციებს, ტრიგონომეტრიულ ფუნქციებს, ექსპონენციალურ ფუნქციებს, სიმძლავრის ფუნქციებს, ლორენცის მრუდებს, გაუსის ფუნქციებს და სხვა დაყენების მეთოდებს