Sisukord:

Kas saame teostada regressiooni mittelineaarsetel andmetel?
Kas saame teostada regressiooni mittelineaarsetel andmetel?

Video: Kas saame teostada regressiooni mittelineaarsetel andmetel?

Video: Kas saame teostada regressiooni mittelineaarsetel andmetel?
Video: Riigikogu 17.05.2023 2024, November
Anonim

Mittelineaarne regressioon võib sobib palju muud tüüpi kõveratele, kuid see saab nõuab rohkem pingutust nii parima sobivuse leidmiseks kui ka selleks tõlgendada sõltumatute muutujate roll. Lisaks ei kehti R-ruut mittelineaarne regressioon , ja see on võimatu arvutama parameetrite hinnangute p-väärtused.

Kas sel viisil saab regressioon olla mittelineaarne?

Statistikas mittelineaarne regressioon on vorm regressioon analüüs, mille käigus vaatlusandmeid modelleeritakse funktsiooniga, mis on a mittelineaarne mudeli parameetrite kombinatsioon ja sõltub ühest või mitmest sõltumatust muutujast. Andmed on sobitatud järjestikuste lähenduste meetodil.

Võib ka küsida, kas r on ruudus ainult lineaarse regressiooni korral? Üldine matemaatiline raamistik R - ruuduline ei tööta õigesti, kui regressioonimudel ei ole lineaarne . Sellest probleemist hoolimata arvutab enamik statistikatarkvarasid endiselt R - ruuduline mittelineaarsete mudelite jaoks. Kui kasutate R - ruuduline parima valimiseks mudel , viib see õigeni ainult mudel 28-43% ajast.

Kuidas arvutada sellega seoses mittelineaarset regressiooni?

Kui teie mudel kasutab võrrand kujul Y = a0 + b1X1, see on lineaarne regressioon mudel. Kui ei, siis on mittelineaarne.

Y = f(X, β) + e

  1. X = p ennustaja vektor,
  2. β = k parameetri vektor,
  3. f(-) = teadaolev regressioonifunktsioon,
  4. ε = veatermin.

Millised on regressiooni tüübid?

Regressiooni tüübid

  • Lineaarne regressioon. See on regressiooni lihtsaim vorm.
  • Polünoomiline regressioon. See on meetod mittelineaarse võrrandi sobitamiseks sõltumatu muutuja polünoomfunktsioonide võtmise teel.
  • Logistiline regressioon.
  • Kvantiilne regressioon.
  • Ridge'i regressioon.
  • Lasso regressioon.
  • Elastne netoregressioon.
  • Põhikomponentide regressioon (PCR)

Soovitan: