Cuprins:

Cum se calculează regresia neliniară?
Cum se calculează regresia neliniară?

Video: Cum se calculează regresia neliniară?

Video: Cum se calculează regresia neliniară?
Video: Regresia liniara tutorial 1 record 16 21 3220 03 2020 2024, Noiembrie
Anonim

Dacă ale tale model folosește un ecuaţie sub forma Y = a0 + b1X1, e o model de regresie liniară . Dacă nu, este neliniară.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = un vector de p predictori,
  2. β = un vector de k parametri,
  3. f(-) = a cunoscut regresie funcţie,
  4. ε = un termen de eroare.

În mod similar, se întreabă, ce este un model de regresie neliniară?

În statistici, regresie neliniară este o formă de analiza regresiei în care datele observaționale sunt modelate de o funcție care este un neliniar combinație a model parametrii și depinde de una sau mai multe variabile independente. Datele sunt ajustate printr-o metodă de aproximări succesive.

În al doilea rând, pentru ce este folosită regresia neliniară? Regresie neliniară este o formă de regresie analiză în care datele sunt potrivite unui model și apoi exprimate ca funcție matematică. Utilizări de regresie neliniară funcții logaritmice, funcții trigonometrice, funcții exponențiale și alte metode de ajustare.

În acest mod, cum se determină regresia liniară sau neliniară?

A regresie liniara ecuația însumează pur și simplu termenii. In timp ce model trebuie să fie liniar în parametri, puteți ridica o variabilă independentă cu un exponent pentru a se potrivi unei curbe. De exemplu, puteți include un termen pătrat sau cub. Regresie neliniară modelele sunt orice lucru care nu urmează această formă.

Care sunt tipurile de regresie?

Tipuri de regresie

  • Regresie liniara. Este cea mai simplă formă de regresie.
  • Regresia polinomială. Este o tehnică de potrivire a unei ecuații neliniare prin luarea de funcții polinomiale de variabilă independentă.
  • Regresie logistică.
  • Regresia cuantilă.
  • Regresia crestei.
  • Regresia Lasso.
  • Regresia netă elastică.
  • Regresia componentelor principale (PCR)

Recomandat: