Regressiya Tenglamalari korrelyatsiya Koeffitsienti

Ko'p va chiziqli bo'lmagan

Regressiyaning yana ikkita murakkab turi ko'p va chiziqli bo'lmagan. Tenglama ko'p regressiya y = f (x 1, x 2 ... x c) + E funksiyasi bilan ifodalanadi. Bunday vaziyatda y bog'liq o'zgaruvchi, x esa tushuntirishdir. E o'zgaruvchisi stokastik bo'lib, tenglamadagi boshqa omillarning ta'sirini o'z ichiga oladi. Chiziqli bo'lmagan regressiya tenglamasi biroz bahsli. Bir tomondan, hisobga olingan ko'rsatkichlarga nisbatan chiziqli emas, lekin boshqa tomondan, ko'rsatkichlarni baholash rolida chiziqli.
Regressiyaning yana ikkita murakkab turi ko'p va chiziqli bo'lmagan. Tenglama ko'p regressiya y = f (x 1, x 2 ... x c) + E funksiyasi bilan ifodalanadi. Bunday vaziyatda y bog'liq o'zgaruvchi, x esa tushuntirishdir. E o'zgaruvchisi stokastik bo'lib, tenglamadagi boshqa omillarning ta'sirini o'z ichiga oladi. Chiziqli bo'lmagan regressiya tenglamasi biroz bahsli. Bir tomondan, hisobga olingan ko'rsatkichlarga nisbatan chiziqli emas, lekin boshqa tomondan, ko'rsatkichlarni baholash rolida chiziqli.

Teskari va juftlashgan regressiyalar

Teskari funktsiya chiziqli shaklga aylantirilishi kerak bo'lgan funktsiyadir. Eng an'anaviy ilovalarda u y = 1 / c + m * x + E funksiyasi shaklini oladi. Juftlangan regressiya tenglamasi y = f (x) + E funktsiyasi sifatida ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatni ko'rsatadi. Xuddi boshqa tenglamalarda bo'lgani kabi, y x ga bog'liq va E stokastik parametrdir.

Korrelyatsiya tushunchasi

Bu ikki hodisa yoki jarayon o'rtasidagi munosabatlar mavjudligini ko'rsatadigan ko'rsatkichdir. Aloqa kuchi korrelyatsiya koeffitsienti sifatida ifodalanadi. Uning qiymati [-1; +1] oralig'ida o'zgarib turadi. Salbiy ko'rsatkich teskari aloqa mavjudligini ko'rsatadi, ijobiy - to'g'ridan-to'g'ri. Agar koeffitsient 0 ga teng qiymatni qabul qilsa, unda hech qanday bog'liqlik yo'q. Qanaqasiga yaqinroq ma'no 1 ga - parametrlar orasidagi aloqa qanchalik kuchli bo'lsa, 0 ga yaqinroq - zaifroq.