Regresyonê xêzeke

analîzên paşvegavavêtinên dikare bi rêbazên îstatîstîkî ya xwendinê li têkiliya di navbera guherbarên taybet (girêdayî û serbixwe) added. "Criterial" - Di vê rewşê de, guherbarên serbixwe bi "covariates" û girêdayî tê gotin. Dema ku meşandina analîzên paşvegavavêtinên bi dîmenan temsîla Guherbara girêdayî digre ku form of qada interval. e, bi îhtimaleke mezin ji ber têkiliyên non-bi dîmenan di navbera guherbarên related to bi pîvana interval hene, lê ev pirsgirêk ji niha ve ji aliyê rêbazên regresyonê non-dîmenan, ew e ku di mijara vî babetî dxwazîn ne çareserkirin.

regresyonê Linear pir bi serkeftî ku di nav hesabên matematîkî bi kar anîn, û di xebatên aborî de li gor daneyên îstatîstîkî.

Îcar ev regresyonê zêdetir bifikirin. Ku dinihêr'î rêbaza matematîkî ya diyarker de têkîlîyeka di navbera hin guherbarên regresyonê bi dîmenan dikare weke formula temsîlkirin: y = a + bx. Ji bo ravekirina vê formula dikarin di ti pirtûkên li ser Ekonometre dîtin.

Dema ku firehkirina hejmara çavdêriya (up to hejmara n-th caran) dest bi regresyonê bi dîmenan sade, bi nûnertiya a formula:

yi = A + bxi + ei,

ku ei - serbixwe, identically belavkirin, guherbarên random.

Di vê nivîsê de ez dixwazim bala xwe bidin ji bo vê konsepta ji nêzikbûna forecasting buhayê pêşerojê li gor daneyên berê. Di vî warî de, em texmîn a regresyonê bi dîmenan çalak bikaranîna herî kêm rêbaza meydanan, ku alîkarî ji bo avakirina vê "herî guncaw" xeta raste-rast bi hejmarek ji nirxên wê yên xalên price. The welat input bikaranîn ji aliyê xala buhayê, wateya bilind, nizm, girtina an vekirinê, û navînî ji van nirxên (raxîne, yekûna ya herî zêde û herî kêm dabeş bi du). Jî, ev welat li ber avakirina xeta minasib nikare bi awayekî kêfî ne smoothed.

Wek ku li jor behsa wan kir, regresyonê bi dîmenan gelek caran ji aliyê analîstên ji bo destnîşankirina a trend li ser bingeha biha û dem tê bikaranîn. Di vê rewşê de, di berwara nîşana regresyonê wê mezintîya Guherandinên price ya bi serê yekeya demê de diyar bike. Yek ji mercên ji bo biryarek rast bikaranîna vê nîşana bikaranîna a generator sînyala, piştî trend ên regresyonê û meyl e. Eger kaşê re erênî (rabûna regresyonê bi dîmenan) kirînê vegerêne eger nirxê nîşana ji sifirê mezintir e. Di dema kaşê neyînî (kêmtir regresyonê) for sale, divê li nirxên neyînî yên li nîşana (kêmtir ji sifir) be.

Wekî ku di diyarkirina baştirîn line destdayî ji bo hejmarek ji xalên price bikaranîn, rêbaza herî kêm-meydanan dide xuyakirin ku Rêbaza jêr e:

- îfadeya bi giştî ku cudatîya ji meydanan, ji bihayên û line regresyonê e;

- Rêjeya di vê sum û hejmara bars di cûrbecûr yên series welat regresyonê e;

- li ser encama hyperbola root meydana, ku beramberî bi şikbarîya standard.

Simple Linear regresyonê Equation ev model:

y (x) = f (x) ^,

ku - features berhemdar di Guherbara girêdayî pêşkêş kirin;

x - vegotinê an variable serbixwe;

^ Dide nebûna hişk têkiliya karîger di navbera guherbarên x û y. Ji ber vê yekê, di her rewşê de bi taybetî jî, ji y variable dikarin ji van mercên pêk tê:

y = yx + ε,

ku - daneyên di encama rastî;

uh - welat encama teorîk de biryar ji aliyê çareserkirina hevkêşeyên regresyonê ;

ε - variable random ku diwesfîne ferq di navbera nirxa rastî û teorîk de.