ვიდეო: რა არის დამხმარე რეგრესია?
2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37
დამხმარე რეგრესია : ა რეგრესია გამოიყენება ტესტის სტატისტიკის გამოსათვლელად, როგორიცაა ჰეტეროსკედასტიურობის და სერიული კორელაციის ტესტის სტატისტიკა ან სხვა რეგრესია რომელიც არ აფასებს პირველადი ინტერესის მოდელს.
ამას გარდა, რა არის ჰეტეროსკედასტიურობა რეგრესიაში?
კონკრეტულად, ჰეტეროსკედასტიურობა არის ნარჩენების გავრცელების სისტემატური ცვლილება გაზომილი მნიშვნელობების დიაპაზონში. ჰეტეროსკედასტიურობა პრობლემაა, რადგან ჩვეულებრივი უმცირესი კვადრატები (OLS) რეგრესია ვარაუდობს, რომ ყველა ნარჩენი ამოღებულია პოპულაციისგან, რომელსაც აქვს მუდმივი ვარიაცია (ჰომოსკედასტიურობა).
ასევე, რა არის ჰომოსკედასტიურობა და ჰეტეროსკედასტიურობა? მარტივად რომ ვთქვათ, ჰომოსკედასტურობა ნიშნავს "იგივე გაფანტვის ქონას". იმისათვის, რომ ის არსებობდეს მონაცემთა ერთობლიობაში, წერტილები უნდა იყოს დაახლოებით იგივე მანძილი ხაზისგან, როგორც ეს ნაჩვენებია ზემოთ სურათზე. პირიქით არის ჰეტეროსკედასტიურობა („სხვადასხვა სკატერი“), სადაც წერტილები განლაგებულია რეგრესიის ხაზიდან სხვადასხვა მანძილზე.
შეიძლება ასევე იკითხოს, რა არის თეთრი ტესტი ჰეტეროსკედასტიურობისთვის?
სტატისტიკაში, თეთრი ტესტი არის სტატისტიკური ტესტი რომელიც ადგენს არის თუ არა რეგრესიის მოდელში შეცდომების ვარიაცია მუდმივი: ეს არის ჰომოსკედასტიურობისთვის. ეს ტესტი , და შემფასებელი ამისთვის ჰეტეროსკედასტიურობა - თანმიმდევრული სტანდარტული შეცდომები, შემოთავაზებული იყო ჰალბერტის მიერ თეთრი 1980 წელს.
რა არის ჰეტეროსკედასტიურობის ნულოვანი ჰიპოთეზა?
The ტესტის სტატისტიკა დაახლოებით მიჰყვება chi-კვადრატის განაწილებას. ნულოვანი ჰიპოთეზა ამ ტესტისთვის არის ის, რომ შეცდომის დისპერსიები ყველა თანაბარია. ალტერნატიული ჰიპოთეზა არის ის, რომ შეცდომის დისპერსიები არ არის თანაბარი. უფრო კონკრეტულად, როგორც Y იზრდება, დისპერსიები იზრდება (ან მცირდება).
გირჩევთ:
რა არის ხაზოვანი რეგრესია R პროგრამირებაში?
წრფივი რეგრესია გამოიყენება უწყვეტი ცვლადის Y მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის ერთი ან მეტი შეყვანის პროგნოზირების ცვლადის საფუძველზე X. მიზანია დაადგინოს მათემატიკური ფორმულა პასუხის ცვლადს (Y) და პროგნოზირებულ ცვლადებს (Xs) შორის. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს ფორმულა Y-ის პროგნოზირებისთვის, როდესაც ცნობილია მხოლოდ X მნიშვნელობები
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 არაწრფივი რეგრესია?
თუ თქვენი მოდელი იყენებს განტოლებას Y = a0 + b1X1 სახით, ეს არის წრფივი რეგრესიის მოდელი. თუ არა, ის არაწრფივია. Y = f(X,β) + ε X = p პროგნოზირების ვექტორი, β = k პარამეტრების ვექტორი, f(-) = ცნობილი რეგრესიული ფუნქცია, ε = შეცდომის ვადა
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
არის რეგრესია აღწერითი თუ დასკვნა?
დასკვნის სტატისტიკაში ყველაზე გავრცელებული მეთოდოლოგიაა ჰიპოთეზის ტესტები, ნდობის ინტერვალები და რეგრესიული ანალიზი. საინტერესოა, რომ ამ დასკვნის მეთოდებს შეუძლიათ შექმნან მსგავსი შემაჯამებელი მნიშვნელობები, როგორც აღწერილობითი სტატისტიკა, როგორიცაა საშუალო და სტანდარტული გადახრა