Линейная регрессия
Вычислительные подходы
Показатели эффективности и применение
Пример: условие задачи
Пример: уравнение линейной регрессии
Пример: прогнозирование
Разница между линейной и множественной регрессией
Разница между линейной и множественной регрессией
Разница между линейной и множественной регрессией
Модель множественной регрессии
Пример кода: множественная линейная регрессия
Потери при вычислении линейной регрессии
Расстояние потери
Оценки модели линейной регрессии
Оценки модели линейной регрессии
Оценки модели линейной регрессии
Оценки модели линейной регрессии
Предположения для линейной регрессии
Концепция гомоскедастичности
Концепция мультиколлинеарности
Концепция мультиколлинеарности
Примеры проверки предположений: корреляция
Примеры проверки предположений: мультиколлинеарность
Примеры проверки предположений: диагностика множественной регрессии
Регрессионный анализ
Этапы подготовки данных
Этапы подготовки данных
1.52M

Л2. Линейная, множественная и полиномиальная регрессии

1.

2. Линейная регрессия

Линейная регрессия — это статистический метод моделирования взаимосвязи между двумя
числовыми переменными путем подгонки линейного уравнения к наблюдаемым данным. Эта
калиброванная линия служит предсказательной моделью для прогнозирования будущих
результатов на основе входных характеристик.
Ключевые компоненты линейной регрессии
Зависимая переменная: обозначается как
English     Русский Правила