Chiziqli regressiya mashinasini o'rganish algoritmi qanday taxminlarni keltirib chiqaradi?
Chiziqli regressiya mashinasini o'rganish algoritmi qanday taxminlarni keltirib chiqaradi?

Video: Chiziqli regressiya mashinasini o'rganish algoritmi qanday taxminlarni keltirib chiqaradi?

Video: Chiziqli regressiya mashinasini o'rganish algoritmi qanday taxminlarni keltirib chiqaradi?
Video: Oddiy chiziqli regressiya tenglamasi. Ma'ruzachi: Sh.I.Mustafakulov 2024, May
Anonim

Taxminlar baholovchilar haqida: Mustaqil o'zgaruvchilar xatosiz o'lchanadi. Mustaqil o'zgaruvchilar bir-biridan chiziqli mustaqil, ya'ni u erda hisoblanadi ma'lumotlarda multikollinearlik yo'q.

Shu munosabat bilan chiziqli regressiyaning to'rtta farazi qanday?

Lar bor to'rtta taxmin a bilan bog'liq chiziqli regressiya model: Chiziqlilik: X va Y o'rtacha o'rtasidagi munosabat chiziqli . Gomoskedastiklik: X ning har qanday qiymati uchun qoldiq dispersiyasi bir xil. Mustaqillik: Kuzatishlar bir-biridan mustaqil.

Ikkinchidan, chiziqli regressiyaning asosiy taxminlari qanday? Chiziqli regressiya farazlari

  • Regressiya modeli parametrlar bo'yicha chiziqli.
  • Qoldiqlarning o'rtacha qiymati nolga teng.
  • Qoldiqlarning gomoskedasticligi yoki teng dispersiya.
  • Qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasi yo'q.
  • X o'zgaruvchilari va qoldiqlari o'zaro bog'liq emas.
  • X qiymatlaridagi o'zgaruvchanlik ijobiydir.
  • Regressiya modeli to'g'ri ko'rsatilgan.
  • Mukammal multikollinearlik yo'q.

Bunda qoldiqlarga nisbatan chiziqli regressiyaning taxminlari qanday?

ning tarqalish uchastkasi qoldiq qiymatlar va bashorat qilingan qiymatlar tekshirishning yaxshi usuli hisoblanadi uchun bir xillik. Tarqatishda aniq naqsh bo'lmasligi kerak va ma'lum bir naqsh mavjud bo'lsa, ma'lumotlar heteroskedastikdir.

Regressiya mashinani o'rganish shaklimi?

Chiziqli Regressiya a mashinani o'rganish nazoratga asoslangan algoritm o'rganish . a bajaradi regressiya vazifa. Regressiya mustaqil o'zgaruvchilarga asoslangan maqsadli bashorat qiymatini modellashtiradi. Chiziqli regressiya berilgan mustaqil o'zgaruvchiga (x) asoslangan qaram o'zgaruvchi qiymatini (y) bashorat qilish vazifasini bajaradi.

Tavsiya: