Sisukord:
Video: Kuidas valida parim mitmekordse regressiooni mudel?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-16 00:15
Lineaarse mudeli valimisel tuleb meeles pidada järgmisi tegureid:
- Võrrelge ainult lineaarsed mudelid sama andmestiku jaoks.
- Leia mudel kõrge reguleeritud R2-ga.
- Veenduge selles mudel on nulli ümber võrdselt jaotunud jäägid.
- Veenduge selles vead mudel on väikese ribalaiuse piires.
Millal tuleks kasutada mitmikregressiooni?
Mitu regressiooni on lihtsa laiendus lineaarne regressioon . Seda kasutatakse siis, kui meie taha juurde ennustada muutuja väärtust kahe või enama teise muutuja väärtuse põhjal. Muutuja meie taha juurde ennustamist nimetatakse sõltuvaks muutujaks (või mõnikord ka tulemuseks, siht- või kriteeriumi muutujaks).
Seejärel tekib küsimus, kuidas valida mudelit? Kuidas valida masinõppe mudelit – mõned juhised
- Andmeid koguma.
- Kontrollige kõrvalekaldeid, puuduvaid andmeid ja puhastage andmed.
- Tehke statistiline analüüs ja esialgne visualiseerimine.
- Ehitage mudeleid.
- Kontrolli täpsust.
- Esitage tulemused.
Lihtsamalt öeldes, millised on regressioonimudelite erinevad tüübid?
Regressiooni tüübid
- Lineaarne regressioon. See on regressiooni lihtsaim vorm.
- Polünoomiline regressioon. See on meetod mittelineaarse võrrandi sobitamiseks sõltumatu muutuja polünoomfunktsioonide võtmise teel.
- Logistiline regressioon.
- Kvantiilne regressioon.
- Ridge'i regressioon.
- Lasso regressioon.
- Elastne netoregressioon.
- Põhikomponentide regressioon (PCR)
Mitut sõltumatut muutujat saab mitmekordses regressioonis kasutada?
kaks
Soovitan:
Milline on parim Ruger 10/22 mudel?
Parimad Ruger 10/22 mudelid Ruger 10/22 Carbine, mudel 1103. Ruger 10/22 Carbine, mudel 21194. Ruger Custom Shop 10/22 Competition, Model31120. Ruger 10/22 Takedown, mudel 11112. Ruger 10/22 Compact, mudel 31114. Ruger 10/22 Tactical, mudel 1261
Mis on mitmekordse regressiooni võrrand?
Mitmekordne regressioon. Mitmekordne regressioon selgitab üldiselt seost mitme sõltumatu või ennustava muutuja ja ühe sõltuva või kriteeriumi muutuja vahel. Eespool selgitatud mitmekordse regressiooni võrrand on järgmisel kujul: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Mis on lihtne lineaarse regressiooni mudel?
Lihtne lineaarne regressioon on statistiline meetod, mis võimaldab teha kokkuvõtte ja uurida seoseid kahe pideva (kvantitatiivse) muutuja vahel: teist muutujat, tähistatud y-ga, peetakse vastuseks, tulemuseks või sõltuvaks muutujaks
Kuidas leida püsikulu vähimruutude regressiooni abil?
Püsikulu kogusumma (a) arvutamine: Vähimruutude meetodit kasutades on Master Chemicalsi kulufunktsioon: y = 14 620 $ + 11,77 $ x. Kogumaksumus 6000 pudeli tegevustasemel: y = 14 620 dollarit + (11,77 × 6000 dollarit) = 85 240 dollarit. Kogumaksumus 12 000 pudeli tegevustasemel: y = 14 620 $ + (11,77 × 12 000 dollarit)
Kuidas teha mitut lineaarset regressiooni?
Et mõista seost, milles esineb rohkem kui kaks muutujat, kasutatakse lineaarset regressiooni. Näide mitme lineaarse regressiooni kasutamisest yi = sõltuv muutuja: XOM-i hind. xi1 = intressimäärad. xi2 = nafta hind. xi3 = S&P 500 indeksi väärtus. xi4 = naftafutuuride hind. B0 = y-lõikepunkt ajahetkel null