Mundarija:
Video: Ko'p regressiya tahlili nima?
2024 Muallif: Stanley Ellington | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-16 00:24
Ko'p regressiya oddiy chiziqli kengaytma hisoblanadi regressiya . Ikki yoki undan ortiq boshqa o'zgaruvchilar qiymatiga asoslangan o'zgaruvchining qiymatini taxmin qilmoqchi bo'lganimizda ishlatiladi. Biz bashorat qilmoqchi bo'lgan o'zgaruvchiga qaram o'zgaruvchi (yoki ba'zan natija, maqsad yoki mezon o'zgaruvchisi) deyiladi.
Shu tarzda, ko'p regressiyaga misol nima?
Uchun misol , agar siz a ko'p regressiya Haftalik bo'yi, vazni, yoshi va jismoniy mashqlar soati kabi mustaqil o'zgaruvchilardan qon bosimini (qaram o'zgaruvchini) taxmin qilishga harakat qilish uchun siz ham o'zingizni mustaqil o'zgaruvchilardan biri sifatida jinsni qo'shishni xohlaysiz.
Shuningdek, savol tug'ilishi mumkin: nega ko'p regressiya muhim? Anavi, ko'p chiziqli regressiya tahlil mustaqil o'zgaruvchilar o'zgarganda qaram o'zgaruvchining qanchalik o'zgarishini tushunishga yordam beradi. Masalan, a ko'p chiziqli regressiya IQ darajasining har bir ball oshishi (yoki pasayishi) uchun GPA qancha oshishi (yoki kamayishi) kutilayotganini aytib berishi mumkin.
Ikkinchidan, ko'p chiziqli regressiya nima?
ning maqsadi ko'p chiziqli regressiya (MLR) to model the chiziqli tushuntiruvchi (mustaqil) o'zgaruvchilar va javob (bog'liq) o'zgaruvchilari o'rtasidagi munosabatlar. Aslini olganda, ko'p regressiya oddiy eng kichik kvadratlarning (OLS) kengaytmasi regressiya bu bir nechta tushuntiruvchi o'zgaruvchini o'z ichiga oladi.
Ko'p regressiyani qanday tahlil qilasiz?
Ko'p regressiya uchun asosiy natijalarni sharhlang
- 1 -qadam: Javob va atama o'rtasidagi bog'liqlik statistik jihatdan ahamiyatli ekanligini aniqlang.
- 2 -qadam: Model sizning ma'lumotlaringizga qanchalik mos kelishini aniqlang.
- 3-qadam: Sizning modelingiz tahlilning taxminlariga mos kelishini aniqlang.
Tavsiya:
Ko'p regressiya uchun tenglama nima?
Ko'p regressiya. Ko'p regressiya odatda bir nechta mustaqil yoki bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar va bitta bog'liq yoki mezon o'zgaruvchisi o'rtasidagi munosabatni tushuntiradi. Yuqorida tushuntirilgan ko'p regressiya tenglamasi quyidagi ko'rinishga ega: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Regressiya tahlilida bashorat qiluvchi o'zgaruvchi nima?
Oddiy chiziqli regressiyada biz bitta o'zgaruvchi bo'yicha ballarni ikkinchi o'zgaruvchidagi ballardan bashorat qilamiz. Biz bashorat qilayotgan oʻzgaruvchi mezon oʻzgaruvchisi deb ataladi va Y deb ataladi. Biz bashorat qilayotgan oʻzgaruvchi bashorat qiluvchi oʻzgaruvchi deb ataladi va X deb ataladi
Y ning X ustidagi regressiya chizig‘i nima?
Y ning X ustidagi regressiya chizig'i Y = a + bX bilan berilgan, bu erda a va b tenglamaning kesishishi va qiyaligi deb nomlanuvchi noma'lum doimiylardir. Boshqa tomondan, X ning Y ga regressiya chizig'i X = c + dY bilan beriladi, bu Y o'zgaruvchining ma'lum qiymatidan foydalanib X o'zgaruvchining noma'lum qiymatini taxmin qilish uchun ishlatiladi
Ma'lumotlarni qazib olishda logistik regressiya nima?
Logistik regressiya - bu ma'lumotlar to'plamining oldingi kuzatuvlari asosida ma'lumotlar qiymatini bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistik tahlil usuli. Logistik regressiya modeli bir yoki bir nechta mavjud mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni tahlil qilish orqali bog'liq ma'lumotlar o'zgaruvchisini bashorat qiladi
Raqobat tahlili nima va uning maqsadi nima?
Raqobat tahlilining maqsadi sizning bozoringizdagi raqobatchilarning kuchli va zaif tomonlarini, sizga aniq ustunlik beradigan strategiyalarni, raqobatning bozorga kirishiga yo'l qo'ymaslik uchun ishlab chiqilishi mumkin bo'lgan to'siqlarni va har qanday zaif tomonlarni aniqlashdir. ekspluatatsiya qilish mumkin