Kaip atlikti daugialypę tiesinę regresiją?

2024 Autorius: Stanley Ellington | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-16 00:20

Suprasti ryšį, kuriame yra daugiau nei du kintamieji yra dabartis, a daugybinė tiesinė regresija yra naudojamas.

Kelių tiesinės regresijos naudojimo pavyzdys

1. y_i = priklausomas kintamasis: XOM kaina.
2. x_i1 = palūkanų normos.
3. x_i2 = naftos kaina.
4. x_i3 = S&P 500 indekso vertė.
5. x_i4= naftos ateities sandorių kaina.
6. B₀ = y pertrauka nuliniu momentu.

Turint tai omenyje, kaip veikia daugialypė tiesinė regresija?

Daugkartinė tiesinė regresija bando modeliuoti ryšį tarp dviejų ar daugiau aiškinamųjų kintamųjų ir atsako kintamojo pritaikant a linijinis lygtis su stebimais duomenimis. Kiekviena nepriklausomo kintamojo x reikšmė yra susieta su priklausomo kintamojo y reikšme.

Be to, kokia yra daugialypės regresijos lygtis? Daugkartinė regresija . Daugkartinė regresija paprastai paaiškina ryšį tarp daugkartinis nepriklausomi arba nuspėjamieji kintamieji ir vienas priklausomasis arba kriterinis kintamasis. The daugialypės regresijos lygtis aukščiau paaiškinta forma: y = b₁x₁ + b₂x₂ + … + b x + c.

Be to, kam naudojama daugialypė tiesinė regresija?

Daugkartinė regresija yra paprasto pratęsimas tiesinė regresija . tai yra naudojamas kai mes norime numatyti kintamojo vertę pagal dviejų ar daugiau kitų kintamųjų reikšmę. Kintamasis, kurį norime numatyti, vadinamas priklausomu kintamuoju (arba kartais rezultato, tikslo ar kriterijaus kintamuoju).

Kaip atlikti daugialypę tiesinę regresiją Python?

Keli tiesinė regresija Python

1. 1 veiksmas: įkelkite Bostono duomenų rinkinį.
2. 2 veiksmas: nustatykite priklausomus ir nepriklausomus kintamuosius.
3. 3 veiksmas: pažvelkite į nepriklausomą kintamąjį.
4. 4 veiksmas: pažvelkite į priklausomą kintamąjį.
5. 5 veiksmas: padalinkite duomenis į traukinių ir bandymų rinkinius: