Ali lahko izvedemo regresijo na nelinearnih podatkih?
Ali lahko izvedemo regresijo na nelinearnih podatkih?

Kazalo:

Anonim

Nelinearna regresija lahko ustreza veliko več vrst krivulj, vendar je lahko zahtevajo več truda tako za iskanje najboljšega kot za interpretirati vlogo neodvisnih spremenljivk. Poleg tega R-kvadrat ne velja za nelinearna regresija , in je nemogoče izračunaj p-vrednosti za ocene parametrov.

Ali je na ta način lahko regresija nelinearna?

V statistiki, nelinearna regresija je oblika regresija analiza, v kateri so podatki opazovanja modelirani s funkcijo, ki je a nelinearni kombinacija parametrov modela in je odvisna od ene ali več neodvisnih spremenljivk. Podatki so prilagojeni z metodo zaporednih približkov.

Lahko se tudi vprašamo, ali je r na kvadrat le za linearno regresijo? Splošni matematični okvir za R - na kvadrat ne deluje pravilno, če regresijski model ni linearno . Kljub temu problemu večina statistične programske opreme še vedno izračuna R - na kvadrat za nelinearne modele. Če uporabljate R - na kvadrat da izberem najboljše model , vodi do pravilnega samo model 28-43% časa.

V zvezi s tem, kako izračunate nelinearno regresijo?

Če vaš model uporablja enačba v obliki Y = a0 + b1X1, je linearna regresija model. Če ne, je nelinearni.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = vektor p napovednikov,
  2. β = vektor k parametrov,
  3. f(-) = znana regresijska funkcija,
  4. ε = izraz napake.

Katere so vrste regresije?

Vrste regresije

  • Linearna regresija. To je najpreprostejša oblika regresije.
  • Polinomska regresija. To je tehnika za prilagajanje nelinearne enačbe z jemanjem polinomskih funkcij neodvisne spremenljivke.
  • Logistična regresija.
  • Kvantilna regresija.
  • Grebenska regresija.
  • Lasso regresija.
  • Elastična neto regresija.
  • Regresija glavnih komponent (PCR)

Priporočena: