Ko'p chiziqli regressiyani qanday qilasiz?

2024 Muallif: Stanley Ellington | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-16 00:24

Ikkitadan ortiq o'zgaruvchilar mavjud bo'lgan munosabatni tushunish bor hozirgi, a ko'p chiziqli regressiya ishlatilgan.

Bir nechta chiziqli regressiyadan foydalanishga misol

1. y_i = qaram o'zgaruvchi: XOM narxi.
2. x_i1 = foiz stavkalari.
3. x_i2 = neft narxi.
4. x_i3 = S&P 500 indeksining qiymati.
5. x_i4= neft fyucherslari narxi.
6. B₀ = nol vaqtdagi y-kesish.

Buni hisobga olsak, bir nechta chiziqli regressiya qanday ishlaydi?

Ko'p chiziqli regressiya a ni o'rnatish orqali ikki yoki undan ortiq tushuntirish o'zgaruvchilari va javob o'zgaruvchisi o'rtasidagi munosabatni modellashtirishga urinish chiziqli kuzatilgan ma'lumotlarga tenglama. X mustaqil o'zgaruvchining har bir qiymati y bog'liq o'zgaruvchining qiymati bilan bog'langan.

Bundan tashqari, ko'p regressiya uchun tenglama nima? 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.

Bundan tashqari, ko'p chiziqli regressiya nima uchun ishlatiladi?

Ko'p regressiya oddiyning kengaytmasi hisoblanadi chiziqli regressiya . Bu qachon ishlatiladi biz ikki yoki undan ortiq boshqa o'zgaruvchilar qiymatiga asoslangan o'zgaruvchining qiymatini taxmin qilishni xohlaymiz. Biz bashorat qilmoqchi bo'lgan o'zgaruvchiga qaram o'zgaruvchi (yoki ba'zan natija, maqsad yoki mezon o'zgaruvchisi) deyiladi.

Pythonda bir nechta chiziqli regressiyani qanday qilasiz?

Pythonda bir nechta chiziqli regressiya

1. 1-qadam: Boston ma'lumotlar to'plamini yuklang.
2. 2-qadam: Bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilarni o'rnating.
3. 3-qadam: Mustaqil o'zgaruvchiga bir nazar tashlang.
4. 4-qadam: Bog'liq o'zgaruvchiga bir nazar tashlang.
5. 5-qadam: Ma'lumotlarni poezd va test to'plamlariga bo'ling: