რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია?
რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია?

ვიდეო: რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია?

ვიდეო: რისთვის გამოიყენება არაწრფივი რეგრესია?
ვიდეო: Non-linear Regression Analysis in Microsoft Excel 2024, ნოემბერი
Anonim

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, სიმძლავრის ფუნქციები, ლორენცის მრუდები, გაუსის ფუნქციები და სხვა ფიტინგების მეთოდები.

ამის გათვალისწინებით, რა არის არაწრფივი რეგრესიული ანალიზი?

სტატისტიკაში, არაწრფივი რეგრესია არის ფორმა რეგრესიული ანალიზი რომელშიც დაკვირვების მონაცემები მოდელირებულია ფუნქციით, რომელიც არის ა არაწრფივი კომბინაცია მოდელი პარამეტრებს და დამოკიდებულია ერთ ან რამდენიმე დამოუკიდებელ ცვლადზე. მონაცემები მორგებულია ა მეთოდი თანმიმდევრული მიახლოებების.

გარდა ზემოაღნიშნულისა, შეგვიძლია შევასრულოთ რეგრესია არაწრფივ მონაცემებზე? არაწრფივი რეგრესია შეიძლება მოერგება სხვა მრავალი სახის მოსახვევებს, მაგრამ ის შეუძლია მოითხოვს მეტ ძალისხმევას, როგორც საუკეთესო მორგების პოვნაში, ასევე ინტერპრეტაცია დამოუკიდებელი ცვლადების როლი. გარდა ამისა, R-კვადრატი არ მოქმედებს არაწრფივი რეგრესია და ეს შეუძლებელია გამოთვალეთ p-მნიშვნელობები პარამეტრების შეფასებისთვის.

ასე რომ, რა არის წრფივი და არაწრფივი რეგრესია?

ბევრი ფიქრობს, რომ განსხვავება წრფივი და არაწრფივი რეგრესია არის ის ხაზოვანი რეგრესია მოიცავს ხაზებს და არაწრფივი რეგრესია მოიცავს მოსახვევებს. ხაზოვანი რეგრესია იყენებს ა ხაზოვანი განტოლება ერთი ძირითადი ფორმით, Y = a +bx, სადაც x არის განმარტებითი ცვლადი და Y არის დამოკიდებული ცვლადი: Y = a0 + ბ1X1.

რეგრესია ყოველთვის წრფივია?

ხაზოვანი რეგრესია განტოლებები მაგრამ რას ნიშნავს ეს სინამდვილეში? სტატისტიკაში ა რეგრესია განტოლება (ან ფუნქცია) არის ხაზოვანი როდის არის ხაზოვანი პარამეტრებში. მაშინ როცა განტოლება უნდა იყოს ხაზოვანი პარამეტრებში შეგიძლიათ გადააკეთოთ პროგნოზირების ცვლადები ისე, რომ წარმოქმნას გამრუდება.

გირჩევთ: