Putem efectua regresia pe date neliniare?
Putem efectua regresia pe date neliniare?
Anonim

Regresia neliniară poate se potrivesc mult mai multe tipuri de curbe, dar asta poate sa necesită mai mult efort atât pentru a găsi cea mai potrivită cât și pentru a interpreta rolul variabilelor independente. În plus, R-pătratul nu este valabil pentru regresie neliniară , și este imposibil calculati valorile p pentru estimările parametrilor.

În acest fel, o regresie poate fi neliniară?

În statistici, regresie neliniară este o formă de regresie analiză în care datele observaționale sunt modelate de o funcție care este a neliniară combinație a parametrilor modelului și depinde de una sau mai multe variabile independente. Datele sunt ajustate printr-o metodă de aproximări succesive.

Se mai poate întreba, este r pătrat doar pentru regresia liniară? Cadrul matematic general pentru R - pătrat nu funcționează corect dacă model de regresie nu este liniar . În ciuda acestei probleme, majoritatea software-ului statistic încă calculează R - pătrat pentru modele neliniare. Dacă utilizați R - pătrat pentru a alege cel mai bun model , duce la cuviință numai modelul 28-43% din timp.

În ceea ce privește acest lucru, cum se calculează regresia neliniară?

Dacă modelul dvs. folosește un ecuaţie sub forma Y = a0 + b1X1, e o regresie liniara model. 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(-) = o funcție de regresie cunoscută,
  4. ε = un termen de eroare.

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: