INHOUDSOPGAWE:
Video: Hoe kies jy die beste meervoudige regressiemodel?
2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12
Wanneer 'n lineêre model gekies word, is hierdie faktore om in gedagte te hou:
- Vergelyk net lineêre modelle vir dieselfde datastel.
- Vind 'n model met 'n hoë aangepaste R2.
- Maak seker dit model het oorblyfsels eweredig rondom nul.
- Maak seker die foute hiervan model is binne 'n klein bandwydte.
Hiervan, wanneer moet jy meervoudige regressie gebruik?
Veelvuldige regressie is 'n uitbreiding van eenvoudig Lineêre regressie . Dit word gebruik wanneer ons wil hê aan voorspel die waarde van 'n veranderlike gebaseer op die waarde van twee of meer ander veranderlikes. Die veranderlike ons wil hê aan voorspel word die afhanklike veranderlike (of soms die uitkoms-, teiken- of kriteriumveranderlike) genoem.
Die vraag is dan hoe kies ek 'n model? Hoe om 'n masjienleermodel te kies - 'n paar riglyne
- Versamel data.
- Kyk vir onreëlmatighede, ontbrekende data en maak die data skoon.
- Voer statistiese analise en aanvanklike visualisering uit.
- Bou modelle.
- Gaan die akkuraatheid na.
- Bied die resultate aan.
Eenvoudig so, wat is die verskillende tipes regressiemodelle?
Tipes regressie
- Lineêre regressie. Dit is die eenvoudigste vorm van regressie.
- Polinoomregressie. Dit is 'n tegniek om 'n nie-lineêre vergelyking te pas deur polinoomfunksies van onafhanklike veranderlike te neem.
- Logistiese regressie.
- Kwantielregressie.
- Ridge-regressie.
- Lasso-regressie.
- Elastiese netto regressie.
- Hoofkomponente-regressie (PKR)
Hoeveel onafhanklike veranderlikes kan in meervoudige regressie gebruik word?
twee
Aanbeveel:
Kies die lener die waardeerder?
In die meeste transaksies met vaste eiendom kan u u eiendomsagent en u lener kies, maar u kan nie u waardeerder kies nie. In plaas daarvan moet die waardeerder deur u lener gekies word om 'n mate van onafhanklikheid van die koper en verkoper te bied
Wat is die vergelyking vir meervoudige regressie?
Meervoudige regressie. Meervoudige regressie verduidelik oor die algemeen die verband tussen veelvuldige onafhanklike of voorspellerveranderlikes en een afhanklike of kriteriumveranderlike. Die meervoudige regressievergelyking wat hierbo verduidelik word, neem die volgende vorm aan: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Wat is 'n eenvoudige lineêre regressiemodel?
Eenvoudige lineêre regressie is 'n statistiese metode wat ons in staat stel om verwantskappe tussen twee kontinue (kwantitatiewe) veranderlikes op te som en te bestudeer: Die ander veranderlike, aangedui y, word beskou as die respons, uitkoms of afhanklike veranderlike
Hoe kies ek die regte kontrakteur?
Hierdie riglyne sal jou help om 'n professionele kontrakteur te kies en 'n goeie werksverhouding te verseker. 1 Gaan met jou ingewande. 2 Maak seker dat die kontrakteur gelisensieer is om in jou area te werk, gebonde en verseker. 3 Kies 'n kontrakteur wat spesialiseer in u projektipe. 4 Hou 'n gedetailleerde kontrak in plek voordat enige werk begin
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