Video: Wat is die lineêre regressie van die data?
2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12
Lineêre regressie poog om die verwantskap tussen twee veranderlikes te modelleer deur a te pas lineêr vergelyking na waargeneem data . A Lineêre regressie lyn het 'n vergelyking van die vorm Y = a + bX, waar X die verklarende veranderlike is en Y die afhanklike veranderlike is.
Buitendien, hoe vind jy die lineêre regressie van 'n data?
Die Lineêre regressievergelyking Die vergelyking het die vorm Y= a + bX, waar Y die afhanklike veranderlike is (dit is die veranderlike wat op die Y-as gaan), X die onafhanklike veranderlike is (maw dit word op die X-as geplot), b is die helling van die lyn en a is die y-afsnit.
'n Mens kan ook vra, wat sê 'n regressie-analise vir jou? Regressie-analise is 'n kragtige statistiese metode wat dit toelaat jy om die verband tussen twee of meer veranderlikes van belang te ondersoek. Terwyl daar is baie tipes van regressie-analise , in hul kern ondersoek hulle almal die invloed van een of meer onafhanklike veranderlikes op 'n afhanklike veranderlike.
Gevolglik, WAT IS A in lineêre regressie?
In statistiek, Lineêre regressie is 'n lineêr benadering tot modellering van die verband tussen 'n skalêre respons (of afhanklike veranderlike) en een of meer verklarende veranderlikes (of onafhanklike veranderlikes). Vir meer as een verduidelikende veranderlike word die proses meervoudig genoem Lineêre regressie.
Hoe skep jy 'n lineêre regressie in Excel?
Ons kan 'n grafiek gee regressie in Excel deur die data uit te lig en dit as 'n spreidingsdiagram te karteer. Om by te voeg a regressie lyn, kies "Uitleg" uit die "Chart Tools" kieslys. In die dialoogkassie, kies "Tendenslyn" en dan " Lineêr Trendline". Om die R by te voeg2 waarde, kies "Meer neiginglynopsies" uit die "neigingslyn".
Aanbeveel:
Wat is lineêre regressie Python?
Lineêre regressie (Python -implementering) Lineêre regressie is 'n statistiese benadering vir die modellering van 'n verband tussen 'n afhanklike veranderlike met 'n gegewe stel onafhanklike veranderlikes. Let wel: In hierdie artikel verwys ons afhanklike veranderlikes as reaksie en onafhanklike veranderlikes as kenmerke vir eenvoud
Wat is meervoudige lineêre regressie in R?
Veelvuldige lineêre regressie is 'n uitbreiding van eenvoudige lineêre regressie wat gebruik word om 'n uitkomsveranderlike (y) te voorspel op grond van veelvuldige duidelike voorspellerveranderlikes (x). Hulle meet die verband tussen die voorspellerveranderlike en die uitkoms
Wat is die voordeel van die gebruik van regressie-analise?
Die belangrikheid van regressie-analise is dat alles oor data gaan: data beteken getalle en syfers wat jou besigheid eintlik definieer. Die voordele van regressie-analise is dat dit jou in staat kan stel om die syfers in wese te onderdruk om jou te help om beter besluite te neem vir jou besigheid tans en in die toekoms
Watter aannames maak lineêre regressie-masjienleeralgoritme?
Aannames oor die beramers: Die onafhanklike veranderlikes word foutloos gemeet. Die onafhanklike veranderlikes is lineêr onafhanklik van mekaar, dit wil sê daar is geen multikollineariteit in die data
Hoe doen jy meervoudige lineêre regressie?
Om 'n verband te verstaan waarin meer as twee veranderlikes teenwoordig is, word 'n meervoudige lineêre regressie gebruik. Voorbeeld Gebruik veelvuldige lineêre regressie yi = afhanklike veranderlike: prys van XOM. xi1 = rentekoerse. xi2 = olieprys. xi3 = waarde van S&P 500-indeks. xi4= prys van olie-termynkontrakte. B0 = y-afsnit op tyd nul