Қарапайым сызықтық регрессия моделі дегеніміз не?

2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-16 00:19

Қарапайым сызықтық регрессия екі үздіксіз (сандық) айнымалылар арасындағы байланыстарды қорытындылауға және зерттеуге мүмкіндік беретін статистикалық әдіс: y деп белгіленген басқа айнымалы жауап, нәтиже немесе тәуелді айнымалы ретінде қарастырылады.

Сондай-ақ, қарапайым сызықтық регрессия мысалы дегеніміз не?

Сызықтық регрессия бір немесе бірнеше болжаушы айнымалылар мен бір нәтиже айнымалысы арасындағы қатынасты сандық түрде анықтайды. Үшін мысал , сызықтық регрессия жастың, жыныстың және диетаның (болжаушы айнымалылар) биіктікке (нәтиже айнымалысы) қатысты әсерлерін сандық бағалау үшін пайдалануға болады.

қарапайым сызықтық регрессияны қалай есептейсіз? The Сызықтық регрессия теңдеуі The теңдеу Y= a + bX пішіні бар, мұндағы Y - тәуелді айнымалы (бұл Y осінде жүретін айнымалы), X - тәуелсіз айнымалы (яғни ол X осінде сызылған), b - сызықтың еңісі. және a - y-кесінді.

Сол сияқты, сіз қарапайым сызықтық регрессияның мақсаты қандай?

Қарапайым сызықтық регрессия корреляцияға ұқсас мақсаты қандай дәрежеде бар екенін өлшеу болып табылады сызықтық екі айнымалы арасындағы қатынас. Атап айтқанда, мақсаты бойынша сызықтық регрессия бір немесе бірнеше тәуелсіз айнымалылардың мәндеріне негізделген тәуелді айнымалының мәнін «болжау» болып табылады.

Сызықтық регрессияны қадам бойынша қалай жасайсыз?

Ең бірінші қадам зерттеушіге модельді тұжырымдауға мүмкіндік береді, яғни Х айнымалысы Y айнымалысына себептік әсер етеді және олардың байланысы сызықтық . Екінші қадам бойынша регрессия талдау сәйкес келеді регрессия түзу. Түсіндірілмеген қалдықты азайту үшін математикалық ең кіші квадратты бағалау қолданылады.