Мазмуну:

Көп сызыктуу регрессияны кантип жасайсыз?
Көп сызыктуу регрессияны кантип жасайсыз?

Video: Көп сызыктуу регрессияны кантип жасайсыз?

Video: Көп сызыктуу регрессияны кантип жасайсыз?
Video: Дома Токаевых за рубежом. Расследование центра исследования коррупции и реакция Акорды 2024, Ноябрь
Anonim

Экиден ашык өзгөрмөлүү болгон мамилени түшүнүү болуп саналат азыркы, а көп сызыктуу регрессия колдонулат.

Көптөгөн сызыктуу регрессияны колдонууга мисал

  1. жи = көз каранды өзгөрмө: XOM баасы.
  2. xi1 = пайыздык чендер.
  3. xi2 = мунай баасы.
  4. xi3 = S&P 500 индексинин мааниси.
  5. xi4= мунай фьючерстеринин баасы.
  6. В0 = нөл убактагы у-кесилиши.

Муну эске алып, көп сызыктуу регрессия кантип иштейт?

Көптөгөн сызыктуу регрессия эки же андан көп түшүндүрмө өзгөрмөлөр менен жооп өзгөрмөнүн ортосундагы мамилени моделдөө аракети сызыктуу байкалган маалыматтарга теңдеме. Көзкарандысыз өзгөрмөнүн ар бир мааниси у көз каранды өзгөрмөнүн мааниси менен байланышкан.

Ошондой эле, көп регрессия үчүн теңдеме деген эмне? Көптөгөн регрессия . Көптөгөн регрессия ортосундагы байланышты жалпысынан түшүндүрөт көп көз карандысыз же болжолдоочу өзгөрмөлөр жана бир көз каранды же критерий өзгөрмө. The көп регрессиялык теңдеме жогоруда түшүндүрүлгөн төмөнкү форманы алат: y = b1x1 + б2x2 + … + б x + в.

Андан тышкары, көп сызыктуу регрессия эмне үчүн колдонулат?

Көптөгөн регрессия жөнөкөй кеңейтүү болуп саналат сызыктуу регрессия . бул качан колдонулат биз эки же андан көп башка өзгөрмөлөрдүн маанисине негизделген өзгөрмөнүн маанисин алдын ала айткыбыз келет. Биз алдын ала айткыбыз келген өзгөрмө көз каранды өзгөрмө (же кээде жыйынтык, максаттуу же критерий өзгөрмө) деп аталат.

Pythonдо бир нече сызыктуу регрессияны кантип кыласыз?

Pythonдо көп сызыктуу регрессия

  1. 1-кадам: Бостон маалымат топтомун жүктөө.
  2. 2-кадам: көз каранды жана көз карандысыз өзгөрмөлөрдү орнотуу.
  3. 3-кадам: Көз карандысыз өзгөрмөгө көз чаптырыңыз.
  4. 4-кадам: Көз каранды өзгөрмөгө көз чаптырыңыз.
  5. 5-кадам: Маалыматтарды поездге жана тесттик топтомдорго бөлүңүз:

Сунушталууда: