როგორ აკეთებთ მრავალჯერადი წრფივი რეგრესიას?

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

ურთიერთობის გაგება, რომელშიც ორზე მეტი ცვლადია არიან აწმყო, ა მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესია გამოიყენება.

მაგალითი მრავალი წრფივი რეგრესიის გამოყენებით

1. წ_მე = დამოკიდებული ცვლადი: XOM-ის ფასი.
2. x_i1 = საპროცენტო განაკვეთები.
3. x_i2 = ნავთობის ფასი.
4. x_i3 = S&P 500 ინდექსის მნიშვნელობა.
5. x_i4= ნავთობის ფიუჩერსების ფასი.
6. ბ₀ = y-კვეთა ნულის დროს.

ამის გათვალისწინებით, როგორ მუშაობს მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია?

მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია ცდილობს მოახდინოს ურთიერთობის მოდელირება ორ ან მეტ ახსნა-განმარტებით ცვლადსა და პასუხის ცვლადს შორის a ხაზოვანი დაკვირვებული მონაცემების განტოლება. x დამოუკიდებელი ცვლადის ყველა მნიშვნელობა ასოცირდება დამოკიდებული ცვლადის y მნიშვნელობასთან.

ასევე, რა არის მრავალჯერადი რეგრესიის განტოლება? მრავალჯერადი რეგრესია . მრავალჯერადი რეგრესია ზოგადად ხსნის ურთიერთობას მრავალჯერადი დამოუკიდებელი ან პროგნოზირებადი ცვლადები და ერთი დამოკიდებული ან კრიტერიუმი ცვლადი. The მრავალჯერადი რეგრესიის განტოლება ზემოთ აღწერილი აქვს შემდეგი ფორმა: y = b₁x₁ + ბ₂x₂ + … + ბ x + გ.

უფრო მეტიც, რისთვის გამოიყენება მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია?

მრავალჯერადი რეგრესია არის მარტივის გაფართოება ხაზოვანი რეგრესია . Ეს არის გამოიყენება როცა ჩვენ გვინდა ვიწინასწარმეტყველოთ ცვლადის მნიშვნელობა ორი ან მეტი სხვა ცვლადის მნიშვნელობის საფუძველზე. ცვლადს, რომლის პროგნოზირებაც გვინდა, ეწოდება დამოკიდებული ცვლადი (ან ზოგჯერ, შედეგი, მიზანი ან კრიტერიუმი ცვლადი).

როგორ კეთდება მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია პითონში?

მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესია პითონში

1. ნაბიჯი 1: ჩატვირთეთ ბოსტონის მონაცემთა ბაზა.
2. ნაბიჯი 2: დააყენეთ დამოკიდებული და დამოუკიდებელი ცვლადები.
3. ნაბიჯი 3: შეხედეთ დამოუკიდებელ ცვლადს.
4. ნაბიჯი 4: შეხედეთ დამოკიდებულ ცვლადს.
5. ნაბიჯი 5: დაყავით მონაცემები მატარებელ და სატესტო ნაკრებებად: