რა არის მრავლობითი წრფივი რეგრესია R-ში?

2024 ავტორი: Stanley Ellington | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 00:19

მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია არის მარტივის გაფართოება ხაზოვანი რეგრესია გამოიყენება შედეგის ცვლადის (y) პროგნოზირებისთვის საფუძველზე მრავალჯერადი განსხვავებული პროგნოზირების ცვლადები (x). ისინი ზომავენ კავშირს პროგნოზირებულ ცვლადსა და შედეგს შორის.

მაშინ, რას ნიშნავს მრავალჯერადი R რეგრესიაში?

მრავალჯერადი რ რა ეს არის კორელაციის კოეფიციენტი. ის გეტყვით, რამდენად ძლიერია ხაზოვანი ურთიერთობა არის რა მაგალითად, 1-ის მნიშვნელობა ნიშნავს სრულყოფილ პოზიტიურ ურთიერთობას, ხოლო ნულის მნიშვნელობა ნიშნავს საერთოდ არ არის ურთიერთობა. ის არის კვადრატული ფესვი რ კვადრატში (იხ. #2).

ასევე იცოდე, რას ნიშნავს R კვადრატული მნიშვნელობა? რ - კვადრატში არის სტატისტიკური საზომი იმისა, თუ რამდენად ახლოს არის მონაცემები მორგებულ რეგრესიის ხაზთან. იგი ასევე ცნობილია როგორც დეტერმინაციის კოეფიციენტი, ან მრავალჯერადი განსაზღვრის კოეფიციენტი მრავალჯერადი რეგრესისთვის. 100% მიუთითებს, რომ მოდელი ხსნის პასუხის მონაცემების ყველა ცვალებადობას მის გარშემო ნიშნავს.

ანალოგიურად, რა არის წრფივი რეგრესია R-ში?

ხაზოვანი რეგრესია გამოიყენება უწყვეტი ცვლადის Y მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის ერთი ან მეტი შეყვანის პროგნოზირების ცვლადის X-ზე დაყრდნობით. მიზანია მათემატიკური ფორმულის დადგენა პასუხის ცვლადს (Y) და პროგნოზირებულ ცვლადებს (Xs) შორის. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს ფორმულა Y-ის პროგნოზირებისთვის, როდესაც ცნობილია მხოლოდ X მნიშვნელობები.

რა განსხვავებაა R და R 2-ს შორის სტატისტიკაში?

რ ^ 2 = ( რ )^ 2 ანუ (კორელაცია)^ 2 . R კვადრატი არის ფაქტიურად კვადრატი კორელაციის შორის x და y. კორელაცია რ გვეუბნება წრფივი ასოციაციის სიძლიერეს შორის x და y მეორეს მხრივ R კვადრატი როდესაც გამოიყენება რეგრესიული მოდელის კონტექსტში, მოგვითხრობს y-ის ცვალებადობის ოდენობაზე, რომელიც ახსნილია მოდელით.