Video: Ko'p regressiya uchun tenglama nima?
2024 Muallif: Stanley Ellington | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-16 00:24
Ko'p regressiya . Ko'p regressiya orasidagi munosabatni umumiy tarzda tushuntiradi bir nechta mustaqil yoki bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar va bitta bog'liq yoki mezon o'zgaruvchisi. The ko'p regressiya tenglamasi yuqorida tushuntirilgan quyidagi shaklni oladi: y = b1x1 + b2x2 + … + b x + c.
Shu munosabat bilan ko'p regressiyaga qanday misol bo'ladi?
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.
Bundan tashqari, ko'p regressiyadan qanday foydalanish kerak deb so'rashi mumkin. Ko'p regressiya oddiyning kengaytmasi hisoblanadi chiziqli 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.
Xuddi shunday, so'raladi, regressiya tahlilining formulasi nima?
The Chiziqli regressiya tenglamasi The tenglama Y= a + bX ko'rinishiga ega, bu erda Y - bog'liq o'zgaruvchi (bu Y o'qi bo'yicha ketadigan o'zgaruvchi), X - mustaqil o'zgaruvchi (ya'ni X o'qida chizilgan), b - chiziqning qiyaligi. a - y-kesishma.
Ko'p regressiyada qiyalik nima?
A ko'p regressiyada regressiya koeffitsienti bo'ladi qiyalik ning chiziqli mezon o'zgaruvchisi va bashorat qiluvchi o'zgaruvchining boshqa barcha bashorat qiluvchi o'zgaruvchilardan mustaqil bo'lgan qismi o'rtasidagi munosabat.
Tavsiya:
Ko'p regressiya tahlili nima?
Ko'p regressiya oddiy chiziqli regressiyaning kengaytmasidir. Ikki yoki undan ortiq boshqa o'zgaruvchilar qiymatiga asoslangan o'zgaruvchining qiymatini taxmin qilmoqchi bo'lganimizda ishlatiladi. Biz taxmin qilmoqchi bo'lgan o'zgaruvchiga qaram o'zgaruvchi deyiladi (yoki ba'zida natija, maqsad yoki mezon o'zgaruvchisi)
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
Buxgalteriya tenglama viktorina nima?
Aktivlar = Majburiyatlar + Egasining kapitali. Korporatsiya uchun tenglama Aktivlar = Majburiyatlar + Aktsiyadorlarning Kapitali hisoblanadi. Notijorat tashkilot uchun buxgalteriya tenglamasi aktivlar = majburiyatlar + sof aktivlardir. Buxgalteriya balansi balans deb nomlanuvchi moliyaviy hisobotda ifodalanadi