Video: Wat is lineêre regressie in R-programmering?
2024 Outeur: Miles Stephen | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:33
Lineêre regressie word gebruik om die waarde van 'n kontinue veranderlike Y te voorspel gebaseer op een of meer insetvoorspellerveranderlikes X. Die doel is om 'n wiskundige formule tussen die die responsveranderlike (Y) en die voorspellerveranderlikes (Xs) daar te stel. Jy kan hierdie formule gebruik om Y te voorspel, wanneer slegs X-waardes bekend is.
Net so, wat is regressie in R-programmering?
R - Lineêr Regressie . Advertensies. Regressie analise is 'n baie algemeen gebruikte statistiese hulpmiddel om 'n verwantskapsmodel tussen twee veranderlikes te vestig. Een van hierdie veranderlikes word voorspellerveranderlike genoem waarvan die waarde deur eksperimente ingesamel word.
Behalwe hierbo, wat is 'n goeie R-kwadraatwaarde? R - vierkantig is altyd tussen 0 en 100%: 0% dui aan dat die model niks van die wisselvalligheid van die responsdata rondom sy gemiddelde verduidelik nie. 100% dui aan dat die model al die veranderlikheid van die responsdata rondom die gemiddelde daarvan verduidelik.
Op hierdie manier, wat is 'n goeie R-kwadraatwaarde vir lineêre regressie?
Vir dieselfde datastel, hoër R - kwadraatwaardes verteenwoordig kleiner verskille tussen die waargenome data en die gepas waardes . R - vierkantig is die persentasie van die afhanklike veranderlike variasie wat a lineêr model verduidelik. R - vierkantig is altyd tussen 0 en 100%:
Hoe voer jy data in R in?
Jy kan voer data in deur net waardes in te tik en terugkeer of tab te tik. Jy kan ook die op- en afpyltjies gebruik om te navigeer. As jy klaar is, kies net File > Close. As jy ls() tik, behoort jy nou die veranderlike name te sien wat jy geskep het.
Aanbeveel:
Hoe bereken jy nie-lineêre regressie?
As jou model 'n vergelyking in die vorm Y = a0 + b1X1 gebruik, is dit 'n lineêre regressiemodel. Indien nie, is dit nie-lineêr. Y = f(X,β) + ε X = 'n vektor van p voorspellers, β = 'n vektor van k parameters, f(-) = 'n bekende regressiefunksie, ε = 'n foutterm
Waarvoor word nie-lineêre regressie gebruik?
Nie-lineêre regressie is 'n vorm van regressie-analise waarin data by 'n model pas en dan as 'n wiskundige funksie uitgedruk word. Nie-lineêre regressie gebruik logaritmiese funksies, trigonometriese funksies, eksponensiële funksies, magsfunksies, Lorenz-krommes, Gaussiese funksies en ander passingsmetodes
Kan ons regressie op nie-lineêre data uitvoer?
Nie-lineêre regressie kan baie meer tipes krommes pas, maar dit kan meer moeite verg om beide die beste passing te vind en om die rol van die onafhanklike veranderlikes te interpreteer. Daarbenewens is R-kwadraat nie geldig vir nie-lineêre regressie nie, en dit is onmoontlik om p-waardes vir die parameterskattings te bereken
Wat is normale vergelyking in lineêre regressie?
Normale vergelyking is 'n analitiese benadering tot lineêre regressie met 'n kleinste vierkante koste-funksie. Ons kan die waarde van θ sonder om Gradient Descent te gebruik. Om hierdie benadering te volg is 'n effektiewe en tydbesparende opsie wanneer daar met 'n datastel met klein kenmerke gewerk word
Wanneer moet jy korrelasie gebruik en wanneer moet jy eenvoudige lineêre regressie gebruik?
Regressie word hoofsaaklik gebruik om modelle/vergelykings te bou om 'n sleutelrespons, Y, te voorspel vanaf 'n stel voorspeller (X) veranderlikes. Korrelasie word hoofsaaklik gebruik om die rigting en sterkte van die verwantskappe tussen 'n stel van 2 of meer numeriese veranderlikes vinnig en bondig op te som