Turinys:

Ar galime atlikti netiesinių duomenų regresiją?
Ar galime atlikti netiesinių duomenų regresiją?

Video: Ar galime atlikti netiesinių duomenų regresiją?

Video: Ar galime atlikti netiesinių duomenų regresiją?
Video: Transforming nonlinear data | More on regression | AP Statistics | Khan Academy 2024, Balandis
Anonim

Netiesinė regresija gali tinka daugeliui kitų kreivių tipų, bet tai gali reikia daugiau pastangų, kad būtų galima rasti tinkamiausią ir interpretuoti nepriklausomų kintamųjų vaidmuo. Be to, R kvadratas negalioja netiesinė regresija , ir to padaryti neįmanoma apskaičiuoti parametrų įverčių p reikšmės.

Ar tokiu būdu regresija gali būti netiesinė?

Statistikoje, netiesinė regresija yra forma regresija analizė, kurioje stebėjimo duomenys modeliuojami funkcija, kuri yra a netiesinis modelio parametrų derinys ir priklauso nuo vieno ar kelių nepriklausomų kintamųjų. Duomenys suderinami nuoseklių aproksimacijų metodu.

Taip pat galima paklausti, ar r kvadratas yra tik tiesinei regresijai? Bendroji matematinė sistema, skirta R - kvadratu neveikia tinkamai, jei regresijos modelis nėra linijinis . Nepaisant šios problemos, dauguma statistikos programinės įrangos vis tiek skaičiuoja R - kvadratu netiesiniams modeliams. Jei naudojate R - kvadratu išsirinkti geriausią modelis , tai veda prie tinkamo tik modelis 28-43% laiko.

Kalbant apie tai, kaip apskaičiuoti netiesinę regresiją?

Jei jūsų modelis naudoja lygtis forma Y = a0 + b1X1, tai yra tiesinė regresija modelis. Jei ne, tai netiesinis.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = p prognozių vektorius,
  2. β = k parametrų vektorius,
  3. f(-) = žinoma regresijos funkcija,
  4. ε = klaidos terminas.

Kokie yra regresijos tipai?

Regresijos tipai

  • Tiesinė regresija. Tai paprasčiausia regresijos forma.
  • Polinominė regresija. Tai būdas pritaikyti netiesinę lygtį, imant nepriklausomo kintamojo daugianario funkcijas.
  • Logistinė regresija.
  • Kvantilė regresija.
  • Ridžo regresija.
  • Lasso regresija.
  • Elastinė grynoji regresija.
  • Pagrindinių komponentų regresija (PGR)

Rekomenduojamas: