INHOUDSOPGAWE:
Video: Hoe doen jy meervoudige lineêre regressie?
2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12
Om 'n verband te verstaan waarin meer as twee veranderlikes is teenwoordig, a meervoudige lineêre regressie is gebruik.
Voorbeeld met gebruik van meervoudige 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.
As u dit in die oog hou, hoe werk meervoudige lineêre regressie?
Veelvuldige lineêre regressie poog om die verwantskap tussen twee of meer verduidelikende veranderlikes en 'n responsveranderlike te modelleer deur a te pas lineêr vergelyking met waargenome data. Elke waarde van die onafhanklike veranderlike x word geassosieer met 'n waarde van die afhanklike veranderlike y.
Ook, wat is die vergelyking vir meervoudige regressie? Meervoudige regressie . Meervoudige regressie verduidelik oor die algemeen die verhouding tussen veelvuldig onafhanklike of voorspeller veranderlikes en een afhanklike of kriterium veranderlike. Die meervoudige regressievergelyking hierbo verduidelik neem die volgende vorm aan: y = b1x1 + b2x2 + … + b x + c.
Verder, waarvoor word meervoudige lineêre regressie gebruik?
Meervoudige regressie is 'n uitbreiding van eenvoudig Lineêre regressie . dit is gebruik wanneer ons wil die waarde van 'n veranderlike voorspel op grond van die waarde van twee of meer ander veranderlikes. Die veranderlike wat ons wil voorspel, word die afhanklike veranderlike genoem (of soms die uitkoms-, teiken- of kriteriumveranderlike).
Hoe doen jy meervoudige lineêre regressie in Python?
Veelvuldige lineêre regressie in Python
- Stap 1: Laai die Boston-datastel.
- Stap 2: Stel die afhanklike en die onafhanklike veranderlikes op.
- Stap 3: Kyk na die onafhanklike veranderlike.
- Stap 4: Kyk na die afhanklike veranderlike.
- Stap 5: Verdeel die data in trein- en toetsstelle:
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 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 die lineêre regressie van die data?
Lineêre regressie poog om die verwantskap tussen twee veranderlikes te modelleer deur 'n lineêre vergelyking by waargenome data te pas. 'n Lineêre regressielyn het 'n vergelyking van die vorm Y = a + bX, waar X die verklarende veranderlike is en Y die afhanklike veranderlike is
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 sê meervoudige regressie vir jou?
Meervoudige regressie is 'n uitbreiding van eenvoudige lineêre regressie. Dit word gebruik wanneer ons die waarde van 'n veranderlike wil voorspel op grond van die waarde van twee of meer ander veranderlikes. Die veranderlike wat ons wil voorspel word die afhanklike veranderlike genoem (of soms die uitkoms-, teiken- of kriteriumveranderlike)