Video: Welke aannames maakt het algoritme voor machine learning met lineaire regressie?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-16 00:21
Veronderstellingen over de schatters: De onafhankelijke variabelen worden foutloos gemeten. De onafhankelijke variabelen zijn lineair onafhankelijk van elkaar, d.w.z. er is geen multicollineariteit in de data.
Wat zijn in dit verband de vier aannames van lineaire regressie?
Er zijn vier aannames geassocieerd met een lineaire regressie model: Lineariteit: De relatie tussen X en het gemiddelde van Y is lineair . Homoscedasticiteit: de variantie van het residu is hetzelfde voor elke waarde van X. Onafhankelijkheid: waarnemingen zijn onafhankelijk van elkaar.
Ten tweede, wat zijn de basisveronderstellingen van lineaire regressie? Aannames van lineaire regressie
- Het regressiemodel is lineair in parameters.
- Het gemiddelde van de residuen is nul.
- Homoscedasticiteit van residuen of gelijke variantie.
- Geen autocorrelatie van residuen.
- De X-variabelen en residuen zijn ongecorreleerd.
- De variabiliteit in X-waarden is positief.
- Het regressiemodel is correct gespecificeerd.
- Geen perfecte multicollineariteit.
Wat zijn hiervan de aannames van lineaire regressie met betrekking tot residuen?
Een spreidingsplot van residu waarden versus voorspelde waarden is een goede manier om te controleren voor homoscedasticiteit. Er mag geen duidelijk patroon in de verdeling zijn en als er een specifiek patroon is, zijn de gegevens heteroscedastisch.
Is regressie een vorm van machine learning?
Lineair regressie is een machine learning algoritme gebaseerd op gecontroleerde aan het leren . Het voert een regressie taak. regressie modelleert een doelvoorspellingswaarde op basis van onafhankelijke variabelen. Lineair regressie voert de taak uit om een afhankelijke variabelewaarde (y) te voorspellen op basis van een bepaalde onafhankelijke variabele (x).
Aanbevolen:
Wat is lineaire regressie Python?
Lineaire regressie (Python-implementatie) Lineaire regressie is een statistische benadering voor het modelleren van de relatie tussen een afhankelijke variabele en een gegeven set onafhankelijke variabelen. Opmerking: in dit artikel verwijzen we voor de eenvoud naar afhankelijke variabelen als respons en naar onafhankelijke variabelen als functies
Wat is de lineaire regressie van de gegevens?
Lineaire regressie probeert de relatie tussen twee variabelen te modelleren door een lineaire vergelijking aan te passen aan waargenomen gegevens. Een lineaire regressielijn heeft een vergelijking van de vorm Y = a + bX, waarbij X de verklarende variabele is en Y de afhankelijke variabele
Wat is meervoudige lineaire regressie in R?
Meervoudige lineaire regressie is een uitbreiding van eenvoudige lineaire regressie die wordt gebruikt om een uitkomstvariabele (y) te voorspellen op basis van meerdere verschillende voorspellervariabelen (x). Ze meten de associatie tussen de voorspellende variabele en de uitkomst
Welke apparatuur wordt over het algemeen gebruikt om de grond los te maken en voor te bereiden voor het planten?
Het eerste elektrische gereedschap dat u kunt gebruiken wanneer u harde grond of breekklei moet losmaken, is een grondfrees. Normaal gesproken zou u elke lente, voordat u gaat planten, een tuin hebben die moet worden bewerkt om de bodemfiltratie te verbeteren, de luchtuitwisseling te vergroten en te helpen bij het vasthouden van vocht
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