መስመራዊ ባልሆነ መረጃ ላይ ሪግሬሽን ማድረግ እንችላለን?

2024 ደራሲ ደራሲ: Miles Stephen | [email protected]. ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው: 2023-12-15 23:33

መስመር-አልባ ዳግም መመለስ ይችላል። ብዙ ተጨማሪ ዓይነት ኩርባዎችን ይስማማል ፣ ግን እሱ ይችላል በጣም ጥሩውን ለማግኘት እና ለመፈለግ የበለጠ ጥረት ይፈልጋሉ መተርጎም ገለልተኛ ተለዋዋጮች ሚና. በተጨማሪም፣ R-squared ለ አይሰራም ቀጥተኛ ያልሆነ መመለሻ , እና የማይቻል ነው አስላ p-values ለቅርብ ግምቶች.

በዚህ መንገድ፣ ሪግሬሽን መደበኛ ያልሆነ ሊሆን ይችላል?

በስታቲስቲክስ ፣ ቀጥተኛ ያልሆነ መመለሻ መልክ ነው። መመለሻ የትኛዎቹ ምልከታ መረጃ በተቀረጸው ተግባር ሀ መደበኛ ያልሆነ የአምሳያው መለኪያዎች ጥምረት እና በአንድ ወይም በብዙ ገለልተኛ ተለዋዋጮች ላይ የተመሠረተ ነው። ውሂቡ በተከታታይ ግምቶች ዘዴ የተገጠመ ነው።

እንዲሁም አንድ ሰው ሊጠይቅ ይችላል፣ r ስኩዌር የሆነው ለመስመራዊ መመለሻ ብቻ ነው? አጠቃላይ የሂሳብ ማዕቀፍ ለ አር - አራት ማዕዘን ከሆነ በትክክል አይሰራም የመመለሻ ሞዴል አይደለም መስመራዊ . ምንም እንኳን ይህ ችግር ቢኖርም, አብዛኛው የስታቲስቲክስ ሶፍትዌር አሁንም ይሰላል አር - አራት ማዕዘን ላልሆኑ ሞዴሎች. ከተጠቀሙ አር - አራት ማዕዘን ምርጡን ለመምረጥ ሞዴል , ወደ ተገቢው ይመራል ሞዴል ብቻ 28-43% ጊዜ.

ይህንን በተመለከተ፣ ቀጥተኛ ያልሆነ ሪግሬሽን እንዴት ማስላት ይቻላል?

የእርስዎ ሞዴል አንድ የሚጠቀም ከሆነ እኩልታ በ Y = a ቅጽ₀ + ለ₁X₁፣ ሀ ነው። መስመራዊ ሪግሬሽን ሞዴል. ካልሆነ ግን ነው። መደበኛ ያልሆነ.

Y = f (X, β) + ε

1. X = የ p ትንበያዎች ቬክተር ፣
2. β = የ k መለኪያዎች ቬክተር ፣
3. ረ (-) = የታወቀ የመልሶ ማቋቋም ተግባር ፣
4. ε = የስህተት ቃል

የመልሶ ማቋቋም ዓይነቶች ምንድ ናቸው?

የመልሶ ማቋቋም ዓይነቶች

• መስመራዊ ሪግሬሽን. በጣም ቀላሉ የመልሶ ማቋቋም ዘዴ ነው.
• ፖሊኖሚል ሪግሬሽን. የገለልተኛ ተለዋዋጭ ፖሊኖሚል ተግባራትን በመውሰድ የመስመር ላይ ያልሆነ እኩልታ ለማስማማት ቴክኒክ ነው።
• የሎጂስቲክ ሪግሬሽን.
• Quantile Regression.
• ሪጅ ሪግሬሽን.
• Lasso Regression.
• የላስቲክ ኔት ሪግሬሽን.
• ዋና አካላት መመለሻ (PCR)