Cuprins:

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

Video: Putem efectua regresia pe date neliniare?

Video: Putem efectua regresia pe date neliniare?
Video: Regresia liniara tutorial 1 record 16 21 3220 03 2020 2024, Noiembrie
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: