Съдържание:
Видео: Как избирате най-добрия модел на множествена регресия?
2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 00:13
Когато избирате линеен модел, това са фактори, които трябва да имате предвид:
- Само сравнявайте линейни модели за същия набор от данни.
- намери си модел с високо регулиран R2.
- Уверете се в това модел има равномерно разпределени остатъци около нулата.
- Уверете се в грешките на това модел са в рамките на малка честотна лента.
Кога трябва да използвате множествена регресия?
Множествена регресия е разширение на прости линейна регресия . Използва се, когато ние искам да се прогнозиране на стойността на променлива въз основа на стойността на две или повече други променливи. Променливата ние искам да се прогнозата се нарича зависима променлива (или понякога променлива на резултата, целта или критерия).
Впоследствие възниква въпросът как да избера модел? Как да изберем модел за машинно обучение – някои насоки
- Събиране на данни.
- Проверете за аномалии, липсващи данни и почистете данните.
- Извършване на статистически анализ и първоначална визуализация.
- Изграждане на модели.
- Проверете точността.
- Представете резултатите.
Просто така, какви са различните видове регресионни модели?
Видове регресия
- Линейна регресия. Това е най-простата форма на регресия.
- Полиномна регресия. Това е техника за напасване на нелинейно уравнение чрез вземане на полиномни функции на независима променлива.
- Логистична регресия.
- Квантилна регресия.
- Ридж регресия.
- Ласо регресия.
- Еластична нетна регресия.
- Регресия на главните компоненти (PCR)
Колко независими променливи могат да се използват в множествена регресия?
две
Препоръчано:
Какво е уравнението за множествена регресия?
Множествена регресия. Множествената регресия обикновено обяснява връзката между множество независими или предсказващи променливи и една зависима или критериална променлива. Обясненото по-горе уравнение за множествена регресия приема следната форма: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Какво е множествена линейна регресия в R?
Множествената линейна регресия е разширение на простата линейна регресия, използвана за прогнозиране на променлива на резултата (y) на базата на множество различни променливи за предсказване (x). Те измерват връзката между предикторната променлива и резултата
Какво е прост модел на линейна регресия?
Простата линейна регресия е статистически метод, който ни позволява да обобщаваме и изучаваме връзките между две непрекъснати (количествени) променливи: Другата променлива, обозначена с y, се разглежда като отговор, резултат или зависима променлива
Какво е множествена регресия в психологията?
Многократният регресионен анализ се използва за изследване на връзката между една числова променлива, наречена критерий, и набор от други променливи, наречени предиктори. В допълнение, множествен регресионен анализ се използва за изследване на корелацията между две променливи след контролиране на друг ковариат
Как правите множествена линейна регресия?
За да се разбере връзка, в която присъстват повече от две променливи, се използва множествена линейна регресия. Пример за използване на множествена линейна регресия yi = зависима променлива: цена на XOM. xi1 = лихвени проценти. xi2 = цена на петрола. xi3 = стойност на индекса S&P 500. xi4= цена на петролни фючърси. B0 = y-прихващане в момент нула