Guruh talabasi Eltazarov Bekzod Mavzu: Karrelyatsion taxlilni statistika muhitidan foydalanib amalga oshirish

Ushbu taxmindan foydalanib, tadqiqotchi undan foydalanishi mumkin o'rnatilgan qiymat bashorat qilish yoki ma'lumotlarni tushuntirishda modelning to'g'riligini baholash uchun. Tadqiqotchining taxminiy bahoga ichki qiziqishi yoki yo'qligi yoki taxmin qilingan qiymat kontekst va ularning maqsadlariga bog'liq bo'ladi. Tasvirlanganidek oddiy kichkina kvadratchalar, eng kam kvadratchalar keng qo'llaniladi, chunki taxmin qilingan funktsiya ga yaqinlashadi shartli kutish Biroq, muqobil variantlar (masalan, eng kam absolyutlar yoki kvantli regressiya) tadqiqotchilar boshqa funktsiyalarni modellashtirishni xohlaganlarida foydalidir . Shuni ta'kidlash kerakki, regressiya modelini taxmin qilish uchun etarli ma'lumotlar bo'lishi kerak. Masalan, tadqiqotchi kirish huquqiga ega deb taxmin qiling bitta qaram va ikkita mustaqil o'zgaruvchiga ega ma'lumotlar qatorlari: . Aytaylik, tadqiqotchi ikki tomonlama chiziqli modelni taxmin qilishni istaydi eng kichik kvadratchalar: . Agar tadqiqotchi faqat kirish huquqiga ega bo'lsa ma'lumotlar nuqtalari, keyin ular cheksiz ko'p kombinatsiyalarni topishlari mumkin edi ma'lumotlarni teng darajada tushuntirib beradigan: qoniqtiradigan har qanday kombinatsiyani tanlash mumkin , bularning barchasi olib keladi va shuning uchun kvadrat yig'indisini minimallashtiradigan amaldagi echimlar qoldiqlar. Nima uchun cheksiz ko'p variantlar borligini tushunish uchun tizimiga e'tibor bering tizimni yaratadigan 3 ta noma'lum uchun tenglamalar echilishi kerak aniqlanmagan. Shu bilan bir qatorda, cheksiz ko'p uch o'lchovli tekisliklarni tasavvur qilish mumkin sobit nuqtalar.

• Ushbu taxmindan foydalanib, tadqiqotchi undan foydalanishi mumkin o'rnatilgan qiymat bashorat qilish yoki ma'lumotlarni tushuntirishda modelning to'g'riligini baholash uchun. Tadqiqotchining taxminiy bahoga ichki qiziqishi yoki yo'qligi yoki taxmin qilingan qiymat kontekst va ularning maqsadlariga bog'liq bo'ladi. Tasvirlanganidek oddiy kichkina kvadratchalar, eng kam kvadratchalar keng qo'llaniladi, chunki taxmin qilingan funktsiya ga yaqinlashadi shartli kutish Biroq, muqobil variantlar (masalan, eng kam absolyutlar yoki kvantli regressiya) tadqiqotchilar boshqa funktsiyalarni modellashtirishni xohlaganlarida foydalidir . Shuni ta'kidlash kerakki, regressiya modelini taxmin qilish uchun etarli ma'lumotlar bo'lishi kerak. Masalan, tadqiqotchi kirish huquqiga ega deb taxmin qiling bitta qaram va ikkita mustaqil o'zgaruvchiga ega ma'lumotlar qatorlari: . Aytaylik, tadqiqotchi ikki tomonlama chiziqli modelni taxmin qilishni istaydi eng kichik kvadratchalar: . Agar tadqiqotchi faqat kirish huquqiga ega bo'lsa ma'lumotlar nuqtalari, keyin ular cheksiz ko'p kombinatsiyalarni topishlari mumkin edi ma'lumotlarni teng darajada tushuntirib beradigan: qoniqtiradigan har qanday kombinatsiyani tanlash mumkin , bularning barchasi olib keladi va shuning uchun kvadrat yig'indisini minimallashtiradigan amaldagi echimlar qoldiqlar. Nima uchun cheksiz ko'p variantlar borligini tushunish uchun tizimiga e'tibor bering tizimni yaratadigan 3 ta noma'lum uchun tenglamalar echilishi kerak aniqlanmagan. Shu bilan bir qatorda, cheksiz ko'p uch o'lchovli tekisliklarni tasavvur qilish mumkin sobit nuqtalar.