Môžeme vykonať regresiu na nelineárnych údajoch?
Môžeme vykonať regresiu na nelineárnych údajoch?

Obsah:

Anonim

Nelineárna regresia môže fit oveľa viac typov kriviek, ale to môcť si vyžadujú viac úsilia, aby ste našli to, čo najlepšie vyhovuje interpretovať úlohu nezávislých premenných. Navyše, R-kvadratúra neplatí pre nelineárna regresia , a to je nemožné vypočítať p-hodnoty pre odhady parametrov.

Môže byť regresia týmto spôsobom nelineárna?

v štatistikách nelineárna regresia je formou regresia analýza, v ktorej sú pozorovacie údaje modelované funkciou, ktorá je a nelineárne kombinácia parametrov modelu a závisí od jednej alebo viacerých nezávislých premenných. Údaje sú prispôsobené metódou postupných aproximácií.

Možno sa tiež opýtať, je r na druhú len pre lineárnu regresiu? Všeobecný matematický rámec pre R - štvorec nefunguje správne, ak regresný model nie je lineárne . Napriek tomuto problému väčšina štatistického softvéru stále počíta R - štvorec pre nelineárne modely. Ak používate R - štvorec vybrať to najlepšie Model , to vedie k správnemu iba model 28-43% času.

Čo sa týka tohto, ako vypočítate nelineárnu regresiu?

Ak váš model používa a rovnica v tvare Y = a0 + b1X1, je to a lineárna regresia Model. Ak nie, tak je nelineárne.

Y = f(X, p) + e

  1. X = vektor p prediktorov,
  2. β = vektor k parametrov,
  3. f(-) = známa regresná funkcia,
  4. ε = chybový výraz.

Aké sú typy regresie?

Typy regresie

  • Lineárna regresia. Je to najjednoduchšia forma regresie.
  • Polynomiálna regresia. Je to technika prispôsobenia nelineárnej rovnice prevzatím polynomických funkcií nezávislej premennej.
  • Logistická regresia.
  • Kvantilná regresia.
  • Ridge Regresia.
  • Regresia lasa.
  • Elastická regresia siete.
  • Regresia hlavných komponentov (PCR)

Odporúča: