Πίνακας περιεχομένων:

Πώς κάνετε πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;
Πώς κάνετε πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;

Βίντεο: Πώς κάνετε πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;

Βίντεο: Πώς κάνετε πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;
Βίντεο: Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση Excel 2024, Ενδέχεται
Anonim

Να κατανοήσουν μια σχέση στην οποία περισσότερες από δύο μεταβλητές είναι παρών, α πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση χρησιμοποιείται.

Παράδειγμα με χρήση πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης

  1. yΕγώ = εξαρτημένη μεταβλητή: τιμή XOM.
  2. Χi1 = επιτόκια.
  3. Χi2 = τιμή λαδιού.
  4. Χi3 = τιμή του δείκτη S&P 500.
  5. Χi4= τιμή συμβολαίων μελλοντικής εκπλήρωσης πετρελαίου.
  6. σι0 = y-τομή στη χρονική στιγμή μηδέν.

Έχοντας αυτό υπόψη, πώς λειτουργεί η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;

Πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση επιχειρεί να μοντελοποιήσει τη σχέση μεταξύ δύο ή περισσότερων επεξηγηματικών μεταβλητών και μιας μεταβλητής απόκρισης προσαρμόζοντας α γραμμικός εξίσωση σε παρατηρούμενα δεδομένα. Κάθε τιμή της ανεξάρτητης μεταβλητής x σχετίζεται με μια τιμή της εξαρτημένης μεταβλητής y.

Επίσης, ποια είναι η εξίσωση για την πολλαπλή παλινδρόμηση; Πολλαπλή παλινδρόμηση . Πολλαπλή παλινδρόμηση εξηγεί γενικά τη σχέση μεταξύ πολλαπλούς ανεξάρτητες ή προγνωστικές μεταβλητές και μία εξαρτημένη ή μεταβλητή κριτηρίου. ο εξίσωση πολλαπλής παλινδρόμησης που εξηγείται παραπάνω έχει την ακόλουθη μορφή: y = β1Χ1 + β2Χ2 + … + β Χ + γ.

Επιπλέον, σε τι χρησιμοποιείται η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση;

Πολλαπλή παλινδρόμηση είναι μια επέκταση του απλού γραμμικής παλινδρόμησης . είναι χρησιμοποιείται όταν θέλουμε να προβλέψουμε την τιμή μιας μεταβλητής με βάση την τιμή δύο ή περισσότερων άλλων μεταβλητών. Η μεταβλητή που θέλουμε να προβλέψουμε ονομάζεται εξαρτημένη μεταβλητή (ή μερικές φορές μεταβλητή αποτέλεσμα, στόχος ή κριτήριο).

Πώς κάνετε πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση στην Python;

Πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση στην Python

  1. Βήμα 1: Φορτώστε το σύνολο δεδομένων Boston.
  2. Βήμα 2: Ρυθμίστε τις εξαρτημένες και τις ανεξάρτητες μεταβλητές.
  3. Βήμα 3: Ρίξτε μια ματιά στην ανεξάρτητη μεταβλητή.
  4. Βήμα 4: Ρίξτε μια ματιά στην εξαρτημένη μεταβλητή.
  5. Βήμα 5: Διαχωρίστε τα δεδομένα σε σετ τρένων και δοκιμών:

Συνιστάται:

Τι είναι η γραμμική παλινδρόμηση Python;

Τι είναι η γραμμική παλινδρόμηση Python;

Γραμμική παλινδρόμηση (Python Implementation) Η γραμμική παλινδρόμηση είναι μια στατιστική προσέγγιση για τη μοντελοποίηση της σχέσης μεταξύ μιας εξαρτημένης μεταβλητής με ένα δεδομένο σύνολο ανεξάρτητων μεταβλητών. Σημείωση: Σε αυτό το άρθρο, αναφέρουμε τις εξαρτημένες μεταβλητές ως απόκριση και τις ανεξάρτητες μεταβλητές ως χαρακτηριστικά για απλότητα

Τι σας λέει μια πολλαπλή παλινδρόμηση;

Τι σας λέει μια πολλαπλή παλινδρόμηση;

Η πολλαπλή παλινδρόμηση είναι μια επέκταση της απλής γραμμικής παλινδρόμησης. Χρησιμοποιείται όταν θέλουμε να προβλέψουμε την τιμή μιας μεταβλητής με βάση την τιμή δύο ή περισσότερων άλλων μεταβλητών. Η μεταβλητή που θέλουμε να προβλέψουμε ονομάζεται εξαρτημένη μεταβλητή (ή μερικές φορές, το αποτέλεσμα, στόχος ή μεταβλητό κριτήριο)

Ποια είναι η εξίσωση για την πολλαπλή παλινδρόμηση;

Ποια είναι η εξίσωση για την πολλαπλή παλινδρόμηση;

Πολλαπλή παλινδρόμηση. Η πολλαπλή παλινδρόμηση γενικά εξηγεί τη σχέση μεταξύ πολλαπλών ανεξάρτητων ή προγνωστικών μεταβλητών και μιας εξαρτημένης μεταβλητής ή μεταβλητής κριτηρίου. Η εξίσωση πολλαπλής παλινδρόμησης που εξηγήθηκε παραπάνω έχει την ακόλουθη μορφή: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c

Ποια είναι η γραμμική παλινδρόμηση των δεδομένων;

Ποια είναι η γραμμική παλινδρόμηση των δεδομένων;

Η γραμμική παλινδρόμηση επιχειρεί να μοντελοποιήσει τη σχέση μεταξύ δύο μεταβλητών προσαρμόζοντας μια γραμμική εξίσωση στα παρατηρούμενα δεδομένα. Μια γραμμή γραμμικής παλινδρόμησης έχει μια εξίσωση της μορφής Y = a + bX, όπου X είναι η επεξηγηματική μεταβλητή και Y είναι η εξαρτημένη μεταβλητή

Τι είναι η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση στο R;

Τι είναι η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση στο R;

Η πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση είναι μια επέκταση της απλής γραμμικής παλινδρόμησης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μιας μεταβλητής αποτελέσματος (y) με βάση πολλαπλές διακριτές μεταβλητές πρόβλεψης (x). Μετρούν τη συσχέτιση μεταξύ της μεταβλητής πρόβλεψης και του αποτελέσματος