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2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36
नॉनलाइनियर रिग्रेशन कर सकते हैं कई और प्रकार के वक्रों को फिट करते हैं, लेकिन यह कर सकते हैं सबसे अच्छा फिट खोजने के लिए और अधिक प्रयास करने की आवश्यकता है व्याख्या स्वतंत्र चर की भूमिका। इसके अतिरिक्त, R-वर्ग के लिए मान्य नहीं है अरेखीय प्रतिगमन , और यह असंभव है calculate पैरामीटर अनुमानों के लिए पी-मान।
इस तरह, क्या एक प्रतिगमन अरेखीय हो सकता है?
आंकड़ों में, अरेखीय प्रतिगमन का एक रूप है वापसी विश्लेषण जिसमें अवलोकन संबंधी डेटा को एक फ़ंक्शन द्वारा मॉडलिंग किया जाता है जो कि a अरेखीय मॉडल मापदंडों का संयोजन और एक या अधिक स्वतंत्र चर पर निर्भर करता है। डेटा को क्रमिक सन्निकटन की एक विधि द्वारा फिट किया जाता है।
कोई यह भी पूछ सकता है कि क्या केवल रेखीय समाश्रयण के लिए r चुकता है? के लिए सामान्य गणितीय ढांचा आर - वर्ग सही ढंग से काम नहीं करता है अगर प्रतिगमन मॉडल नहीं है रैखिक . इस समस्या के बावजूद, अधिकांश सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर अभी भी गणना करते हैं आर - वर्ग गैर-रैखिक मॉडल के लिए। यदि तुम प्रयोग करते हो आर - वर्ग सबसे अच्छा चुनने के लिए आदर्श , यह उचित की ओर जाता है केवल मॉडल 28-43% समय।
इसके बारे में, आप गैर रेखीय प्रतिगमन की गणना कैसे करते हैं?
यदि आपका मॉडल a. का उपयोग करता है समीकरण Y = a. के रूप में0 + बी1एक्स1, यह है रेखीय प्रतिगमन आदर्श। यदि नहीं, तो अरेखीय.
वाई = एफ (एक्स, β) +
- X = p भविष्यवक्ताओं का एक सदिश,
- β = k मापदंडों का एक वेक्टर,
- f(-) = एक ज्ञात समाश्रयण फलन,
- = एक त्रुटि शब्द।
प्रतिगमन के प्रकार क्या हैं?
प्रतिगमन के प्रकार
- रेखीय प्रतिगमन। यह प्रतिगमन का सबसे सरल रूप है।
- बहुपद प्रतिगमन। यह स्वतंत्र चर के बहुपद फलन लेकर एक अरेखीय समीकरण को फिट करने की एक तकनीक है।
- रसद प्रतिगमन।
- क्वांटाइल रिग्रेशन।
- रिज प्रतिगमन।
- लासो प्रतिगमन।
- लोचदार नेट रिग्रेशन।
- प्रिंसिपल कंपोनेंट्स रिग्रेशन (पीसीआर)
सिफारिश की:
एक गैर रेखीय समस्या क्या है?
एक गैर-रैखिक समस्या का एक उदाहरण isy=x^2 है। यदि आप x=1,2,3,4 से शुरू करते हैं तो परिणामी y=1,4,9,16। रैखिक समस्या कोई भी समस्या है जिसे हल करने के लिए केवल रैखिक समीकरण या समीकरणों की रैखिक प्रणाली स्थापित करके हल किया जाता है। चर x1,,xn में एक व्यंजक रैखिक होता है यदि यह प्रपत्र 1x1+ . का है
आप गैर-रेखीय प्रतिगमन की गणना कैसे करते हैं?
यदि आपका मॉडल Y = a0 + b1X1 के रूप में एक समीकरण का उपयोग करता है, तो यह एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल है। यदि नहीं, तो यह अरैखिक है। वाई = एफ (एक्स, β) + ε एक्स = पी भविष्यवाणियों का एक वेक्टर, β = के पैरामीटर का एक वेक्टर, एफ (-) = एक ज्ञात प्रतिगमन फ़ंक्शन, ε = एक त्रुटि शब्द
कौन सी डेटा वर्गीकरण पद्धति प्रत्येक डेटा वर्ग में समान संख्या में रिकॉर्ड या विश्लेषण की इकाइयाँ रखती है?
क्वांटाइल। प्रत्येक वर्ग में समान संख्या में विशेषताएं होती हैं। मात्रात्मक वर्गीकरण रैखिक रूप से वितरित डेटा के लिए उपयुक्त है। क्वांटाइल प्रत्येक वर्ग को समान संख्या में डेटा मान प्रदान करता है
गैर-रेखीय लागत संबंध क्या हैं?
करेन स्मिथ द्वारा। एक गैर-रेखीय संबंध दो संस्थाओं के बीच एक प्रकार का संबंध है जिसमें एक इकाई में परिवर्तन दूसरी इकाई में निरंतर परिवर्तन के अनुरूप नहीं होता है। इसका मतलब यह हो सकता है कि दो संस्थाओं के बीच संबंध अप्रत्याशित या वस्तुतः अनुपस्थित लगता है
आपको सहसंबंध का उपयोग कब करना चाहिए और आपको सरल रेखीय प्रतिगमन का उपयोग कब करना चाहिए?
रिग्रेशन का उपयोग मुख्य रूप से प्रेडिक्टर (X) वेरिएबल्स के एक सेट से एक प्रमुख प्रतिक्रिया, Y की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल / समीकरण बनाने के लिए किया जाता है। सहसंबंध मुख्य रूप से 2 या अधिक संख्यात्मक चर के एक सेट के बीच संबंधों की दिशा और ताकत को जल्दी और संक्षिप्त रूप से सारांशित करने के लिए उपयोग किया जाता है