Premièrement, le premier mot
Nous avons parlé du retour linéaire, vous ne pouvez pas la voir d'abord: une analyse de régression linéaire du yuan. Cet article parle de nombreuses lignes de régression. La régression linéaire à sens unique est qu'une seule variable X n'est qu'un X, tandis que la majeure partie de la régression linéaire est la majorité des X dans les variables.
Deuxièmement, des estimations de paramètres
autres paramètres les uns des autres dans le La régression égale doit également être estimée et sur la raison pour laquelle il est estimé, en fait, nous avons également dit dans un rendement linéaire. Contrairement à la régression linéaire, une régression linéaire d'une unité est équipée d'une ligne, tandis qu'un grand nombre de régression appropriée est un visage. La méthode utilisée est également la méthode carrée la plus petite.
Mardi, le niveau approprié
Le niveau d'évaluation de l'adéquation de nombreux bénéfices similaires aux avantagesn un dollar, et a également une zone carrée totale et une régression. Et les places restantes et trois.Il y a aussi ^ 2, R ^ 2 = SSR / SST = 1 - SST / SST dans de nombreuses régressions. Parce que cela réduira le reste de l'ESS en augmentant l'argument, augmentant ainsi le r ^ 2. Pourquoi les nouvelles variables réduisent-elles la SSE? Parce que chaque nouvelle variable contribuera à certains carrés et, ce carré est séparé du reste.
Pour éviter la cécité, il a conduit à un virtuel r ^ 2 et les excellents aînés offrent un nouvel indice, ce qui signifie que la formule est la suivante:
Le nombre de formules est le nombre d'échantillons, k est le nombre d'arguments et R ^ 2 est ajusté par N et K, ce qui n'est pas r ^ 2 sera également augmenté car le nombre d'arguments augmente.
Nous utilisons habituellement R ^ 2 ajusté pour déterminer la précision de nombreux bénéfices. En plus de R ^ 2, nous pouvons également utiliser des erreurs standard pour mesurer la qualité des modèles de régression. L'erreur standard est un seulLe deuxième niveau du surplus carré moyen (MSE) représente l'erreur de prédiction moyenne de la variable par X.
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. Nous avons fait un test important en régression linéaire, et il doit également juger de nombreux bénéfices. 1, vérifiez la relation linéaire Vérification des relations linéaires est de savoir si la relation entre Y et Multiplex a de manière significative et constitue un test de signification commun. La méthode de test conformément à la régression linéaire de l'unité, ce qui signifie que nous supposons qu'il n'existe aucune relation linéaire, puis la variable est alimentée et introduit des détails spécifiques, reportez-vous à une régression linéaire. 2, coefficient de régression des tests La relation linéaire La signification est un jugement important de nombreuses variables, c'est-à-dire tant qu'il y a X à Y en multiplex, le système linéaire est perceptible. Le facteur de retour est utilisé pour voir les coefficients qui correspondent à chaque x devrait avoir un sensou non. Que les coefficients de voir une variable significative, supposent que cette variable est égale à 0, puis le jugement T-Test est facile à être important. Années, de nombreux collimataux Il existe également une différence de régression et un yuan, et de nombreux bénéfices peuvent avoir plusieurs copieurs. Quelles sont les nombreuses linéarités courantes? Au lieu de beaucoup de profit, nous espérons que Multiplex fonctionne en conséquence, il est lié à Y. Toutefois, dans le scénario actuel, il peut se rapporter entre x1 et x2 et nous contacter intéressant entre cette variable x, appelé de nombreuses coordonnées. Beaucoup de colllaités peuvent faire de la régression à obtenir un mauvais résultat. Parce que de nombreuses questions linéaires sont très graves, comment devrions-nous le trouver? La méthode la plus simple est la relation entre les variables. Si deux variables ont une corrélation élevée, on peut considérer qu'il existe de nombreuses linéarités populaires. Pour les variables avec beaucoup de problèmes de cuivre linéaires, nous sommes généralement un peu un peuSupprimer un.