Агуулгын хүснэгт:

Хэрхэн олон шугаман регресс хийх вэ?
Хэрхэн олон шугаман регресс хийх вэ?

Видео: Хэрхэн олон шугаман регресс хийх вэ?

Видео: Хэрхэн олон шугаман регресс хийх вэ?
Видео: Шугаман регресс гэж юу вэ? 2024, May
Anonim

Хоёроос дээш хувьсагчтай харилцааг ойлгох байна одоо, а олон шугаман регресс ашиглаж байна.

Олон шугаман регресс ашиглах жишээ

  1. yби = хамааралтай хувьсагч: XOM-ийн үнэ.
  2. xi1 = хүү.
  3. xi2 = газрын тосны үнэ.
  4. xi3 = S&P 500 индексийн утга.
  5. xi4= газрын тосны фьючерсийн үнэ.
  6. Б0 = y-тэг хугацааны огтлолцол.

Үүнийг анхаарч үзвэл олон шугаман регресс хэрхэн ажилладаг вэ?

Олон шугаман регресс хоёр буюу түүнээс дээш тайлбарлагч хувьсагч болон хариу үйлдэлийн хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг a-г тохируулан загварчлах оролдлого шугаман ажиглагдсан өгөгдлийн тэгшитгэл. Бие даасан х хувьсагчийн утга бүр нь хамааралтай хувьсагчийн утай холбоотой байдаг.

Мөн олон регрессийн тэгшитгэл гэж юу вэ? Олон регресс . Олон тооны регресс хоорондын хамаарлыг ерөнхийд нь тайлбарладаг олон бие даасан эсвэл урьдчилан таамаглах хувьсагч ба нэг хамааралтай эсвэл шалгуур үзүүлэлт. The олон регрессийн тэгшитгэл дээр тайлбарласан нь дараах хэлбэртэй байна: y = b1x1 + б2x2 + … + б x + в.

Түүнээс гадна олон шугаман регрессийг юунд ашигладаг вэ?

Олон тооны регресс энгийн өргөтгөл юм шугаман регресс . Энэ бол үед ашигласан бид хоёр ба түүнээс дээш бусад хувьсагчийн утга дээр үндэслэн хувьсагчийн утгыг урьдчилан таамаглахыг хүсч байна. Бидний таамаглахыг хүсч буй хувьсагчийг хамааралтай хувьсагч (эсвэл заримдаа үр дүн, зорилтот хувьсагч эсвэл шалгуур үзүүлэлт) гэж нэрлэдэг.

Python дээр олон шугаман регрессийг хэрхэн хийх вэ?

Python дахь олон шугаман регресс

  1. Алхам 1: Бостоны мэдээллийн багцыг ачаална уу.
  2. Алхам 2: Хараат болон бие даасан хувьсагчдыг тохируулна уу.
  3. Алхам 3: Бие даасан хувьсагчийг харна уу.
  4. Алхам 4: Хамаарах хувьсагчийг харна уу.
  5. Алхам 5: Өгөгдлийг галт тэрэг болон туршилтын багц болгон хуваа:

Зөвлөмж болгож буй:

Python шугаман регресс гэж юу вэ?

Python шугаман регресс гэж юу вэ?

Шугаман регресс (Python Implementation) Шугаман регресс нь өгөгдсөн бие даасан хувьсагчийн багцтай хамааралтай хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг загварчлах статистик арга юм. Тэмдэглэл: Энэ нийтлэлд бид хамааралтай хувьсагчдыг хариу үйлдэл, бие даасан хувьсагчдыг хялбар болгох үүднээс авч үзэх болно

Олон тооны регресс танд юу хэлэх вэ?

Олон тооны регресс танд юу хэлэх вэ?

Олон регресс нь энгийн шугаман регрессийн өргөтгөл юм. Энэ нь бид хоёр ба түүнээс дээш бусад хувьсагчийн утга дээр үндэслэн хувьсагчийн утгыг таамаглахыг хүссэн үед ашиглагддаг. Бидний таамаглахыг хүсч буй хувьсагчийг хамааралтай хувьсагч гэж нэрлэдэг (эсвэл заримдаа үр дүн, зорилт эсвэл шалгуур хувьсагч)

Өгөгдлийн шугаман регресс гэж юу вэ?

Өгөгдлийн шугаман регресс гэж юу вэ?

Шугаман регресс нь ажиглагдсан өгөгдөлд шугаман тэгшитгэлийг тохируулах замаар хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг загварчлахыг оролддог. Шугаман регрессийн шугам нь Y = a + bX хэлбэрийн тэгшитгэлтэй бөгөөд X нь тайлбарлагч хувьсагч, Y нь хамааралтай хувьсагч юм

R дахь олон шугаман регресс гэж юу вэ?

R дахь олон шугаман регресс гэж юу вэ?

Олон шугаман регресс нь олон янзын таамаглагч хувьсагч (x) дээр үндэслэн үр дүнгийн хувьсагчийг (y) таамаглахад ашигладаг энгийн шугаман регрессийн өргөтгөл юм. Тэд урьдчилан таамаглах хувьсагч ба үр дүнгийн хоорондын хамаарлыг хэмждэг

Сэтгэл судлалын олон регресс гэж юу вэ?

Сэтгэл судлалын олон регресс гэж юу вэ?

Олон тооны регрессийн шинжилгээг шалгуур гэж нэрлэгддэг нэг тоон хувьсагч болон урьдчилан таамаглагч гэж нэрлэгддэг бусад хувьсагчдын багц хоорондын хамаарлыг судлахад ашигладаг. Нэмж дурдахад, олон тооны регрессийн шинжилгээг өөр ковариатыг хянасны дараа хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг судлахад ашигладаг