Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Maaari ba tayong magsagawa ng regression sa hindi linear na data?
2024 May -akda: Miles Stephen | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:41
Maaari ang nonlinear regression magkasya sa marami pang uri ng mga kurba, ngunit ito pwede nangangailangan ng higit na pagsisikap kapwa upang mahanap ang pinakamahusay na akma at sa bigyang kahulugan ang papel ng mga independyenteng baryabol. Bukod pa rito, hindi wasto ang R-squared para sa nonlinear regression , at imposibleng kalkulahin p-values para sa mga pagtatantya ng parameter.
Sa ganitong paraan, maaari bang maging nonlinear ang isang regression?
Sa mga istatistika, nonlinear regression ay isang anyo ng regression pagsusuri kung saan ang obserbasyonal na data ay namodelo ng isang function na a nonlinear kumbinasyon ng mga parameter ng modelo at depende sa isa o higit pang mga independiyenteng variable. Ang data ay nilagyan ng isang paraan ng sunud-sunod na pagtatantya.
Maaari ring magtanong, ang r squared ba ay para lamang sa linear regression? Ang pangkalahatang balangkas ng matematika para sa R - parisukat hindi gagana ng tama kung ang modelo ng regression ay hindi linear . Sa kabila ng isyung ito, karamihan sa statistical software ay nagkalkula pa rin R - parisukat para sa mga nonlinear na modelo. Kung gagamitin mo R - parisukat upang piliin ang pinakamahusay modelo , ito ay humahantong sa nararapat model lang 28-43% ng oras.
Tungkol dito, paano mo kinakalkula ang hindi linear regression?
Kung ang iyong modelo ay gumagamit ng isang equation sa anyong Y = a0 + b1X1, ito ay linear regression modelo. Kung hindi, ito ay nonlinear.
Y = f(X, β) + ε
- X = isang vector ng mga p predictors,
- β = isang vector ng k parameter,
- f(-) = isang kilalang regression function,
- ε = isang termino ng error.
Ano ang mga uri ng regression?
Mga Uri ng Regression
- Linear Regression. Ito ang pinakasimpleng anyo ng regression.
- Polynomial Regression. Ito ay isang pamamaraan upang magkasya ang isang nonlinear equation sa pamamagitan ng pagkuha ng polynomial functions ng independent variable.
- Logistic Regression.
- Quantile Regression.
- Ridge Regression.
- Lasso Regression.
- Elastic Net Regression.
- Principal Components Regression (PCR)
Inirerekumendang:
Ano ang linear regression sa R programming?
Ang linear regression ay ginagamit upang hulaan ang halaga ng tuluy-tuloy na variable Y batay sa isa o higit pang input predictor variable X. Ang layunin ay magtatag ng mathematical formula sa pagitan ng response variable (Y) at predictor variables (Xs). Maaari mong gamitin ang formula na ito upang mahulaan ang Y, kapag ang mga halagang X lang ang nalalaman
Maaari ba tayong lumikha ng gravity sa Mars?
Halimbawa, ang Mars ay may mass na 6.4171 x1023 kg, na 0.107 beses ang mass ng Earth. Mayroon din itong mean radius na 3,389.5 km, na umaabot sa 0.532 Earthradii. Ang gravity sa ibabaw ng Mars ay maaaring maipahayag sa matematika bilang: 0.107/0.532², kung saan nakukuha natin ang halaga na 0.376
Maaari ba tayong maglakad nang walang alitan?
Ang tanging lakad na maaari mong gawin nang walang friction ay isang space-walk habang ang bawat iba pang aksyon na nagsasangkot ng pakikipag-ugnay ng dalawang ibabaw at paggalaw ay nagsasangkot ng friction. Kaya, hindi mahal kong kaibigan, hindi ka makakalakad o magsulat nang walang alitan
Maaari ba tayong mabuhay nang walang magnetic field?
Kung wala ang magnetic field ng Earth, ang mga solarwinds - mga daloy ng mga particle na may kuryente na dumadaloy mula sa araw - ay aalisin ang atmospera at karagatan ng planeta. Dahil dito, ang magnetic field ng Earth ay nakatulong upang gawing posible ang buhay sa planeta, sinabi ng mga mananaliksik
Maaari ba tayong manirahan sa Jupiter?
Bakit hindi tayo mabubuhay sa Jupiter? A: Ang Jupiter ay isang higanteng gas, na nangangahulugang ito ay malamang na walang solidong ibabaw, at ang gas na binubuo nito ay magiging nakakalason para sa atin. Napakalayo din nito sa araw (ang sikat ng araw ay maaaring tumagal ng isang oras upang makarating doon) na ang ibig sabihin ay napakalamig