Inhoudsopgave:
Video: Hoe kies je het beste meervoudige regressiemodel?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-16 00:21
Bij het kiezen van een lineair model zijn dit factoren om in gedachten te houden:
- Alleen vergelijken lineaire modellen voor dezelfde dataset.
- Vind een model - met een hoog afgestelde R2.
- Zorg ervoor dat dit model - heeft gelijk verdeelde residuen rond nul.
- Zorg ervoor dat de fouten hiervan model - bevinden zich binnen een kleine bandbreedte.
Hiervan, wanneer moet u meervoudige regressie gebruiken?
Meervoudige regressie is een uitbreiding van simple lineaire regressie . Het wordt gebruikt wanneer wij wil tot de waarde van een variabele voorspellen op basis van de waarde van twee of meer andere variabelen. de variabele wij wil tot voorspellen wordt de afhankelijke variabele genoemd (of soms de uitkomst-, doel- of criteriumvariabele).
Vervolgens is de vraag, hoe kies ik een model? Een machine learning-model kiezen – enkele richtlijnen
- Data verzamelen.
- Controleer op afwijkingen, ontbrekende gegevens en reinig de gegevens.
- Voer statistische analyse en eerste visualisatie uit.
- Modellen bouwen.
- Controleer de nauwkeurigheid.
- Presenteer de resultaten.
Simpel gezegd, wat zijn de verschillende soorten regressiemodellen?
Soorten regressie
- Lineaire regressie. Het is de eenvoudigste vorm van regressie.
- Polynomiale regressie. Het is een techniek om een niet-lineaire vergelijking te passen door polynoomfuncties van een onafhankelijke variabele te nemen.
- Logistieke regressie.
- Kwantiele regressie.
- Rug regressie.
- Lasso-regressie.
- Elastische netto regressie.
- Belangrijkste componenten regressie (PCR)
Hoeveel onafhankelijke variabelen kunnen worden gebruikt in meervoudige regressie?
twee
Aanbevolen:
Wat vertelt een meervoudige regressie u?
Meervoudige regressie is een uitbreiding van simplelineaire regressie. Het wordt gebruikt wanneer we de waarde van een variabele willen voorspellen op basis van de waarde van twee of meer andere variabelen. De variabele die we willen voorspellen, wordt de afhankelijkevariabele genoemd (of soms de uitkomst-, doel- of criteriumvariabele)
Hoe heeft het Eriekanaal het geld terugverdiend dat het kostte om het te bouwen?
Het Eriekanaal kostte 7 miljoen dollar om te bouwen, maar verlaagde de verzendkosten aanzienlijk. Vóór het kanaal kostte het verzenden van een ton goederen van Buffalo naar New York City $ 100. Na het kanaal kon dezelfde ton worden verscheept voor slechts $ 10
Wat is een eenvoudig lineair regressiemodel?
Eenvoudige lineaire regressie is een statistische methode waarmee we relaties tussen twee continue (kwantitatieve) variabelen kunnen samenvatten en bestuderen: de andere variabele, aangeduid met y, wordt beschouwd als de respons, uitkomst of afhankelijke variabele
Wat is het belang van het regelen van het koppel bij het aangeven van het instrument?
Het regelkoppel heeft twee functies. Het regelkoppel neemt toe met de afbuiging van het bewegende systeem, zodat de uiteindelijke positie van de wijzer op de schaal overeenkomt met de grootte van een elektrische grootheid (d.w.z. stroom of spanning of vermogen) die moet worden gemeten
Hoe voer je meervoudige lineaire regressie uit?
Om een relatie te begrijpen waarin meer dan twee variabelen aanwezig zijn, wordt een meervoudige lineaire regressie gebruikt. Voorbeeld met meervoudige lineaire regressie yi = afhankelijke variabele: prijs van XOM. xi1 = rentetarieven. xi2 = olieprijs. xi3 = waarde van de S&P 500-index. xi4= prijs van oliefutures. B0 = y-snijpunt op tijdstip nul