Obsah:

Jak uděláte vícenásobnou lineární regresi?
Jak uděláte vícenásobnou lineární regresi?

Video: Jak uděláte vícenásobnou lineární regresi?

Video: Jak uděláte vícenásobnou lineární regresi?
Video: Statistics 101: Multiple Linear Regression, The Very Basics 📈 2024, Listopad
Anonim

Pochopit vztah, ve kterém jsou více než dvě proměnné jsou současnost, a vícenásobná lineární regrese se používá.

Příklad použití vícenásobné lineární regrese

  1. yi = závislá proměnná: cena XOM.
  2. Xi1 = úrokové sazby.
  3. Xi2 = cena ropy.
  4. Xi3 = hodnota indexu S&P 500.
  5. Xi4= cena futures na ropu.
  6. B0 = průsečík y v čase nula.

S ohledem na to, jak funguje vícenásobná lineární regrese?

Vícenásobná lineární regrese pokouší se modelovat vztah mezi dvěma nebo více vysvětlujícími proměnnými a proměnnou odezvy pomocí a lineární rovnice k pozorovaným datům. Každá hodnota nezávisle proměnné x je spojena s hodnotou závisle proměnné y.

Také, jaká je rovnice pro vícenásobnou regresi? Vícenásobná regrese . Vícenásobná regrese obecně vysvětluje vztah mezi násobek nezávislé nebo prediktorové proměnné a jedna závislá nebo kriteriální proměnná. The vícenásobná regresní rovnice výše vysvětlená má následující tvar: y = b1X1 + b2X2 + … + b X + c.

Navíc, k čemu se používá vícenásobná lineární regrese?

Vícenásobná regrese je rozšířením jednoduchého lineární regrese . to je používá se, když chceme předpovídat hodnotu proměnné na základě hodnoty dvou nebo více jiných proměnných. Proměnná, kterou chceme predikovat, se nazývá závislá proměnná (nebo někdy proměnná výsledku, cíle nebo kritéria).

Jak děláte vícenásobnou lineární regresi v Pythonu?

Vícenásobná lineární regrese v Pythonu

  1. Krok 1: Načtěte datovou sadu Boston.
  2. Krok 2: Nastavte závislé a nezávislé proměnné.
  3. Krok 3: Podívejte se na nezávislou proměnnou.
  4. Krok 4: Podívejte se na závislou proměnnou.
  5. Krok 5: Rozdělte data do vlakových a testovacích sad:

Doporučuje: