Построение кривых регрессий

ТАШКЕНТСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИМЕНИ МУХАММАДА АЛ-ХОРЕЗМИ

Самостоятельная работа№2

Тема: Построение кривых регрессий.

Выполнил: Эсонов.М

Проверил: Охунбоев.М

Ташкент-2023

План

1. 
   Регрессия
   
2. 
   Виды регрессии
   
3. 
   Одномерная и многомерная регрессия
   
4. 
   Кривая регрессия
   
5. 
   Виды
   
6. 
   Использование кривой регрессии
   
7. 
   Примеры
   
8. 
   Заключение
   

Регрессия

Регрессия - это метод статистического анализа, который используется для моделирования зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Она позволяет оценить силу и направление связи между переменными и использовать эту информацию для прогнозирования значений зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Существует множество видов регрессии, включая линейную регрессию, кривую регрессию и логистическую регрессию. Каждый вид регрессии использует разные функциональные формы для моделирования зависимости между переменными.
Регрессия широко используется во многих областях, включая экономику, финансы, биологию, медицину и инженерию. Она может помочь в принятии обоснованных решений на основе данных и предоставить полезную информацию для прогнозирования будущих событий
Виды регрессии
Как я уже упоминал ранее, существует множество видов регрессии, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки. Некоторые из наиболее распространенных видов регрессии включают:
- Линейная регрессия: использует линейную функцию для моделирования зависимости между переменными. Она может быть полезна для моделирования простых линейных зависимостей.
- Полиномиальная регрессия: использует полиномиальную функцию для моделирования зависимости между переменными. Она может быть полезна для моделирования нелинейных зависимостей.
- Логистическая регрессия: использует логистическую функцию для моделирования вероятности наступления события. Она часто используется в задачах классификации.
- Регрессия Пуассона: используется для моделирования счетных данных и может быть полезна в ситуациях, когда зависимая переменная представляет собой количество наступлений события в определенном промежутке времени.
- Коксовская регрессия: используется для моделирования времени до наступления события и может быть полезна в анализе выживаемости.
Это лишь некоторые из многих видов регрессии. Выбор правильного вида регрессии зависит от характеристик данных и целей анализа.