Πίνακας περιεχομένων:

Πώς υπολογίζετε τη μη γραμμική παλινδρόμηση;
Πώς υπολογίζετε τη μη γραμμική παλινδρόμηση;

Βίντεο: Πώς υπολογίζετε τη μη γραμμική παλινδρόμηση;

Βίντεο: Πώς υπολογίζετε τη μη γραμμική παλινδρόμηση;
Βίντεο: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση στο SPSS 2024, Απρίλιος
Anonim

Αν σας μοντέλο χρησιμοποιεί ένα εξίσωση με τη μορφή Υ = α0 + β1Χ1, είναι ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης . Αν όχι, είναι μη γραμμικό.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = διάνυσμα p προβλέψεων,
  2. β = διάνυσμα k παραμέτρων,
  3. f(-) = ένα γνωστό οπισθοδρόμηση λειτουργία,
  4. ε = όρος σφάλματος.

Ομοίως, τίθεται το ερώτημα, τι είναι ένα μοντέλο μη γραμμικής παλινδρόμησης;

Στα στατιστικά, μη γραμμική παλινδρόμηση είναι μια μορφή του ανάλυση παλινδρόμησης στην οποία τα δεδομένα παρατήρησης μοντελοποιούνται από μια συνάρτηση που είναι μη γραμμικό συνδυασμός των μοντέλο παραμέτρους και εξαρτάται από μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές. Τα δεδομένα προσαρμόζονται με μια μέθοδο διαδοχικών προσεγγίσεων.

Δεύτερον, σε τι χρησιμοποιείται η μη γραμμική παλινδρόμηση; Μη γραμμική παλινδρόμηση είναι μια μορφή του οπισθοδρόμηση ανάλυση στην οποία τα δεδομένα προσαρμόζονται σε ένα μοντέλο και στη συνέχεια εκφράζονται ως μαθηματική συνάρτηση. Χρήσεις μη γραμμικής παλινδρόμησης λογαριθμικές συναρτήσεις, τριγωνομετρικές συναρτήσεις, εκθετικές συναρτήσεις και άλλες μεθόδους προσαρμογής.

Με αυτόν τον τρόπο, πώς προσδιορίζετε τη γραμμική ή μη γραμμική παλινδρόμηση;

ΕΝΑ γραμμικής παλινδρόμησης η εξίσωση απλώς αθροίζει τους όρους. Ενώ το μοντέλο πρέπει να είναι γραμμικός στις παραμέτρους, μπορείτε να αυξήσετε μια ανεξάρτητη μεταβλητή κατά έναν εκθέτη για να χωρέσετε μια καμπύλη. Για παράδειγμα, μπορείτε να συμπεριλάβετε έναν όρο σε τετράγωνο ή κύβους. Μη γραμμική παλινδρόμηση Τα μοντέλα είναι οτιδήποτε δεν ακολουθεί αυτή τη μορφή.

Ποιοι είναι οι τύποι παλινδρόμησης;

Τύποι παλινδρόμησης

  • Γραμμικής παλινδρόμησης. Είναι η απλούστερη μορφή παλινδρόμησης.
  • Πολυωνυμική παλινδρόμηση. Είναι μια τεχνική προσαρμογής μιας μη γραμμικής εξίσωσης λαμβάνοντας πολυωνυμικές συναρτήσεις ανεξάρτητης μεταβλητής.
  • Logistic Regression.
  • Ποσοστιαία παλινδρόμηση.
  • Παλινδρόμηση κορυφογραμμής.
  • Παλινδρόμηση Λάσο.
  • Ελαστική Καθαρή Παλινδρόμηση.
  • Παλινδρόμηση βασικών στοιχείων (PCR)

Συνιστάται:

Τι είναι η γραμμική παλινδρόμηση στον προγραμματισμό R;

Τι είναι η γραμμική παλινδρόμηση στον προγραμματισμό R;

Η γραμμική παλινδρόμηση χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της τιμής μιας συνεχούς μεταβλητής Υ με βάση μία ή περισσότερες μεταβλητές πρόβλεψης εισόδου X. Ο στόχος είναι να δημιουργηθεί ένας μαθηματικός τύπος μεταξύ της μεταβλητής απόκρισης (Y) και των μεταβλητών πρόβλεψης (Xs). Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτόν τον τύπο για να προβλέψετε το Y, όταν είναι γνωστές μόνο οι τιμές X

Πώς ξέρετε αν μια εξίσωση είναι γραμμική ή μη γραμμική;

Πώς ξέρετε αν μια εξίσωση είναι γραμμική ή μη γραμμική;

Χρήση εξίσωσης Απλοποιήστε την εξίσωση όσο το δυνατόν πιο κοντά στη μορφή y = mx + b. Ελέγξτε αν η εξίσωσή σας έχει εκθέτες. Αν έχει εκθέτες, είναι μη γραμμικό. Εάν η εξίσωσή σας δεν έχει εκθέτες, είναι γραμμική

Σε τι χρησιμοποιείται η μη γραμμική παλινδρόμηση;

Σε τι χρησιμοποιείται η μη γραμμική παλινδρόμηση;

Η μη γραμμική παλινδρόμηση είναι μια μορφή ανάλυσης παλινδρόμησης στην οποία τα δεδομένα προσαρμόζονται σε ένα μοντέλο και στη συνέχεια εκφράζονται ως μαθηματική συνάρτηση. Η μη γραμμική παλινδρόμηση χρησιμοποιεί λογαριθμικές συναρτήσεις, τριγωνομετρικές συναρτήσεις, εκθετικές συναρτήσεις, συναρτήσεις ισχύος, καμπύλες Lorenz, συναρτήσεις Gauss και άλλες μεθόδους προσαρμογής

Ποια είναι η κανονική εξίσωση στη γραμμική παλινδρόμηση;

Ποια είναι η κανονική εξίσωση στη γραμμική παλινδρόμηση;

Η κανονική εξίσωση είναι μια αναλυτική προσέγγιση στη Γραμμική παλινδρόμηση με συνάρτηση ελάχιστου τετραγώνου κόστους. Μπορούμε να μάθουμε άμεσα την αξία του θ χωρίς τη χρήση Gradient Descent. Η παρακολούθηση αυτής της προσέγγισης είναι μια αποτελεσματική και μια επιλογή εξοικονόμησης χρόνου όταν εργάζεστε με ένα σύνολο δεδομένων με μικρές δυνατότητες

Πότε πρέπει να χρησιμοποιείτε τη συσχέτιση και πότε να χρησιμοποιείτε απλή γραμμική παλινδρόμηση;

Πότε πρέπει να χρησιμοποιείτε τη συσχέτιση και πότε να χρησιμοποιείτε απλή γραμμική παλινδρόμηση;

Η παλινδρόμηση χρησιμοποιείται κυρίως για τη δημιουργία μοντέλων/εξισώσεων για την πρόβλεψη μιας βασικής απόκρισης, Y, από ένα σύνολο μεταβλητών πρόβλεψης (X). Η συσχέτιση χρησιμοποιείται κυρίως για να συνοψίσει γρήγορα και συνοπτικά την κατεύθυνση και την ισχύ των σχέσεων μεταξύ ενός συνόλου 2 ή περισσότερων αριθμητικών μεταβλητών