Жөнөкөй сызыктуу регрессия модели деген эмне?
Жөнөкөй сызыктуу регрессия модели деген эмне?

Video: Жөнөкөй сызыктуу регрессия модели деген эмне?

Video: Жөнөкөй сызыктуу регрессия модели деген эмне?
Video: Занятие 6. Линейная регрессия 2024, Ноябрь
Anonim

Жөнөкөй сызыктуу регрессия эки үзгүлтүксүз (сандык) өзгөрмөнүн ортосундагы мамилелерди жалпылоого жана изилдөөгө мүмкүндүк берген статистикалык ыкма: y деп белгиленген башка өзгөрмө жооп, жыйынтык же көз каранды өзгөрмө катары каралат.

Ошондой эле, жөнөкөй сызыктуу регрессия мисалы деген эмне?

Сызыктуу регрессия бир же бир нече болжолдоочу өзгөрмөлөр менен бир жыйынтык өзгөрмөнүн ортосундагы байланышты сандык жактан аныктайт. үчүн мисал , сызыктуу регрессия жаштын, жыныстын жана диетанын (болжолдоочу өзгөрмөлөр) бийиктикке (натыйжа өзгөрмө) салыштырмалуу таасирин сандык аныктоо үчүн колдонулушу мүмкүн.

жөнөкөй сызыктуу регрессияны кантип эсептейсиз? The Сызыктуу регрессия теңдемеси The теңдеме Y= a + bX түрүнө ээ, мында Y көз каранды өзгөрмө (бул Y огуна бара турган өзгөрмө), X көз карандысыз өзгөрмө (б.а. X огунда графиги), b - сызыктын эңкейиши жана а - у-кесилиши.

Ошо сыяктуу эле, сиз жөнөкөй сызыктуу регрессиянын максаты эмне деп сурасаңыз болот?

Жөнөкөй сызыктуу регрессия менен корреляцияга окшош максаты канчалык деңгээлде бар экенин өлчөө болуп саналат сызыктуу эки өзгөрмөнүн ортосундагы байланыш. Атап айтканда, максаты дын сызыктуу регрессия бир же бир нече көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн маанилеринин негизинде көз каранды өзгөрмөнүн маанисин "болжолдоо" болуп саналат.

Кантип сызыктуу регрессияны кадам сайын жасайсыз?

Биринчи кадам изилдөөчүгө моделди формулировкалоого мүмкүндүк берет, башкача айтканда X өзгөрмө Y өзгөрмөсүнө себептүү таасир этет жана алардын байланышы сызыктуу . Экинчи кадам дын регрессия талдоо ылайыктуу болуп саналат регрессия линия. Математикалык эң кичине квадраттык баа түшүндүрүлбөгөн калдыкты минималдаштыруу үчүн колдонулат.

Сунушталууда: