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

Umuman olganda, taxmin qilish uchun a eng kichik kvadratchalar bilan model aniq parametrlarga ega bo'lishi kerak aniq ma'lumotlar nuqtalari. Agar , keyin ma'lumotlarga to'liq mos keladigan parametrlar to'plami umuman mavjud emas. Miqdor regressiya tahlilida tez-tez uchraydi va deb ataladi erkinlik darajasi modelda. Bundan tashqari, eng kichik kvadratlar modelini, mustaqil o'zgaruvchilarni taxmin qilish bo'lishi kerak chiziqli mustaqil: bitta kerak emas qolgan mustaqil o'zgaruvchilarni qo'shish va ko'paytirish orqali har qanday mustaqil o'zgaruvchini qayta tiklay olish. Muhokama qilinganidek oddiy kichkina kvadratchalar, bu holat buni ta'minlaydi bu qaytariladigan matritsa va shuning uchun bu noyob yechim mavjud.

• Umuman olganda, taxmin qilish uchun a eng kichik kvadratchalar bilan model aniq parametrlarga ega bo'lishi kerak aniq ma'lumotlar nuqtalari. Agar , keyin ma'lumotlarga to'liq mos keladigan parametrlar to'plami umuman mavjud emas. Miqdor regressiya tahlilida tez-tez uchraydi va deb ataladi erkinlik darajasi modelda. Bundan tashqari, eng kichik kvadratlar modelini, mustaqil o'zgaruvchilarni taxmin qilish bo'lishi kerak chiziqli mustaqil: bitta kerak emas qolgan mustaqil o'zgaruvchilarni qo'shish va ko'paytirish orqali har qanday mustaqil o'zgaruvchini qayta tiklay olish. Muhokama qilinganidek oddiy kichkina kvadratchalar, bu holat buni ta'minlaydi bu qaytariladigan matritsa va shuning uchun bu noyob yechim mavjud.

Regression tahlilni baholash

Yilda statistika, regressiyani tasdiqlash dan olingan o'zgaruvchilar o'rtasidagi faraz qilingan munosabatlarni miqdoriy ravishda aniqlaydigan sonli natijalar to'g'risida qaror qabul qilish jarayoni regressiya tahlili, ma'lumotlarning tavsifi sifatida qabul qilinadi. Tasdiqlash jarayoni tahlilni o'z ichiga olishi mumkin fitnaning yaxshisi yoki yo'qligini tahlil qilib, regressiya regressiya qoldiqlari tasodifiy va modelning taxminiy ko'rsatkichi modelni baholashda foydalanilmagan ma'lumotlarga nisbatan sezilarli darajada yomonlashishini tekshiradi.Yaxshilikning bir o'lchovi bu R2 (aniqlash koeffitsienti), bu kesma oddiy oddiy kvadratlarda 0 va 1 oralig'ida. Ammo, an R2 1 ga yaqin model ma'lumotlarga yaxshi mos kelishini kafolatlamaydi: kabi Anscombe kvarteti shoular, yuqori R2 munosabatlarning funktsional shaklini noto`g`ri ko`rsatish mavjudligida yoki haqiqiy munosabatlarni buzadigan chetliklar ishtirokida yuz berishi mumkin.