Video: Ի՞նչ է օժանդակ ռեգրեսիան:
2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37
Օժանդակ ռեգրեսիա : Ա հետընթաց օգտագործվում է թեստային վիճակագրություն հաշվարկելու համար, ինչպիսին է հետերոսկեդաստիկության և սերիական հարաբերակցության թեստի վիճակագրությունը կամ որևէ այլ հետընթաց որը չի գնահատում առաջնային հետաքրքրության մոդելը:
Բացի սրանից, ի՞նչ է հետերոսկեդաստիկությունը ռեգրեսիայի մեջ։
Մասնավորապես, հետերոսկեդաստիկություն չափված արժեքների միջակայքում մնացորդների տարածման համակարգված փոփոխությունն է: Հետերոսկեդաստիկություն խնդիր է, քանի որ սովորական նվազագույն քառակուսիները (OLS) հետընթաց ենթադրում է, որ բոլոր մնացորդները վերցված են մի պոպուլյացիայից, որն ունի հաստատուն շեղում (հոմոսկեդաստիկություն):
Նաև ի՞նչ է Հոմոսկեդաստիկությունը և Հետերոսկեդաստիկությունը: Պարզապես դիր, միասեռականություն նշանակում է «նույն ցրվածությունն ունենալ»: Որպեսզի այն գոյություն ունենա տվյալների մի շարքում, կետերը պետք է լինեն մոտավորապես նույն հեռավորության վրա գծից, ինչպես ցույց է տրված վերևի նկարում: Հակառակն է հետերոսկեդաստիկություն («տարբեր ցրում»), որտեղ կետերը գտնվում են ռեգրեսիայի գծից շատ տարբեր հեռավորությունների վրա:
Կարելի է նաև հարցնել՝ ո՞րն է հետերոսկեդաստիկության սպիտակ թեստը:
Վիճակագրության մեջ Սպիտակ թեստ վիճակագրական է փորձարկում որը հաստատում է, թե արդյոք ռեգրեսիոն մոդելի սխալների շեղումը հաստատուն է. Սա փորձարկում , և գնահատող համար հետերոսկեդաստիկություն - Հետևողական ստանդարտ սխալներ, առաջարկվել են Հալբերտի կողմից Սպիտակ 1980 թվականին։
Ո՞րն է հետերոսկեդաստիկության զրոյական վարկածը:
Այն թեստի վիճակագրություն մոտավորապես հետևում է chi-square բաշխմանը: Այս թեստի զրոյական վարկածն այն է, որ սխալի շեղումները բոլորը հավասար են: Այլընտրանքային վարկածն այն է, որ սխալի շեղումները հավասար չեն: Ավելի կոնկրետ, երբ Y-ն մեծանում է, շեղումները մեծանում են (կամ նվազում):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է գծային ռեգրեսիան R ծրագրավորման մեջ:
Գծային ռեգրեսիան օգտագործվում է Y շարունակական փոփոխականի արժեքը կանխատեսելու համար՝ հիմնված մեկ կամ մի քանի մուտքային կանխատեսող X փոփոխականների վրա: Նպատակն է մաթեմատիկական բանաձև հաստատել պատասխան փոփոխականի (Y) և կանխատեսող փոփոխականների (Xs) միջև: Դուք կարող եք օգտագործել այս բանաձևը Y-ը կանխատեսելու համար, երբ հայտնի են միայն X արժեքները
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում ոչ գծային ռեգրեսիան:
Եթե ձեր մոդելը օգտագործում է հավասարում Y = a0 + b1X1 ձևով, ապա դա գծային ռեգրեսիոն մոդել է: Եթե ոչ, ապա դա ոչ գծային է: Y = f(X,β) + ε X = p կանխատեսողների վեկտոր, β = k պարամետրերի վեկտոր, f(-) = հայտնի ռեգրեսիոն ֆունկցիա, ε = սխալի տերմին
Ինչպե՞ս հաշվարկել սինուսոիդային ռեգրեսիան:
Սինուսոիդային ռեգրեսիա. Կարգավորեք A, B, C և D արժեքները y = A*sin(B(x-C))+D հավասարման մեջ, որպեսզի սինուսոիդային կորը համապատասխանի պատահականորեն գեներացված տվյալների տրված հավաքածուին: Լավ գործառույթ ունենալուց հետո սեղմեք «Ցույց տալ հաշվարկվածը»՝ հաշվարկված ռեգրեսիայի գիծը տեսնելու համար: Օգտագործեք «ctr-R»՝ տվյալների նոր կետեր ստեղծելու համար և նորից փորձեք
Արդյո՞ք ռեգրեսիան նկարագրական է, թե՞ եզրակացության:
Եզրակացությունների վիճակագրության մեջ ամենատարածված մեթոդաբանություններն են հիպոթեզի թեստերը, վստահության միջակայքերը և ռեգրեսիոն վերլուծությունը: Հետաքրքիր է, որ այս եզրակացության մեթոդները կարող են արտադրել նմանատիպ ամփոփ արժեքներ, ինչպես նկարագրական վիճակագրությունը, ինչպիսիք են միջին և ստանդարտ շեղումը
Ինչի համար է օգտագործվում ոչ գծային ռեգրեսիան:
Ոչ գծային ռեգրեսիան ռեգրեսիոն վերլուծության ձև է, որտեղ տվյալները համապատասխանում են մոդելին և այնուհետև արտահայտվում են որպես մաթեմատիկական ֆունկցիա: Ոչ գծային ռեգրեսիան օգտագործում է լոգարիթմական ֆունկցիաներ, եռանկյունաչափական ֆունկցիաներ, էքսպոնենցիալ ֆունկցիաներ, հզորության ֆունկցիաներ, Լորենցի կորեր, Գաուսի ֆունկցիաներ և հարմարեցման այլ մեթոդներ։