Kam izmanto nelineāro regresiju?
Kam izmanto nelineāro regresiju?

Video: Kam izmanto nelineāro regresiju?

Video: Kam izmanto nelineāro regresiju?
Video: KUKA.Sim 4.0 ENG Вебинар, проведенный KUKA Nordic 2024, Novembris
Anonim

Nelineārā regresija ir forma regresija analīze, kurā dati ir piemēroti modelim un pēc tam tiek izteikti kā matemātiska funkcija. Nelineārās regresijas lietojumi logaritmiskās funkcijas, trigonometriskās funkcijas, eksponenciālās funkcijas, jaudas funkcijas, Lorenca līknes, Gausa funkcijas un citas pielāgošanas metodes.

Ņemot to vērā, kas ir nelineārās regresijas analīze?

Statistikā, nelineārā regresija ir forma regresijas analīze kurā novērojumu dati tiek modelēti ar funkciju, kas ir a nelineārs kombinācija modelis parametriem un ir atkarīgs no viena vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem. Dati ir aprīkoti ar a metodi secīgu tuvinājumu.

Papildus iepriekš minētajam, vai mēs varam veikt regresiju nelineāriem datiem? Nelineārā regresija var der daudz vairāk veidu līknēm, bet tas var prasa vairāk pūļu, lai atrastu vislabāko piemērotību interpretēt neatkarīgo mainīgo lomu. Turklāt R kvadrāts nav derīgs nelineārā regresija , un tas nav iespējams aprēķināt p-vērtības parametru aplēsēm.

Tātad, kas ir lineārā un nelineārā regresija?

Daudzi cilvēki domā, ka atšķirība starp lineārā un nelineārā regresija vai tas ir lineārā regresija ietver līnijas un nelineārā regresija ietver līknes. Lineārā regresija izmanto a lineārs vienādojums vienā pamatformā, Y = a +bx, kur x ir skaidrojošais mainīgais un Y ir atkarīgais mainīgais: Y = a0 + b1X1.

Vai regresija vienmēr ir lineāra?

Lineārā regresija Vienādojumi Bet ko tas īsti nozīmē? Statistikā a regresija vienādojums (vai funkcija) ir lineārs Kad tas ir lineārs parametros. Kamēr vienādojumam jābūt lineārs parametros varat pārveidot prognozēšanas mainīgos veidos, kas rada izliekumu.

Ieteicams: