Jak wykonujesz wielokrotną regresję liniową?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 00:21

Aby zrozumieć związek, w którym więcej niż dwie zmienne są obecny, a Wielokrotna regresja liniowa jest używany.

Przykład z wykorzystaniem wielokrotnej regresji liniowej

1. tak_i = zmienna zależna: cena XOM.
2. x_i1 = stopy procentowe.
3. x_i2 = cena ropy.
4. x_i3 = wartość indeksu S&P 500.
5. x_i4= cena kontraktów terminowych na ropę.
6. b₀ = punkt przecięcia y w czasie zero.

Mając to na uwadze, jak działa wielokrotna regresja liniowa?

Wielokrotna regresja liniowa próbuje modelować związek między dwiema lub więcej zmiennymi objaśniającymi a zmienną odpowiedzi poprzez dopasowanie a liniowy równanie do obserwowanych danych. Każda wartość zmiennej niezależnej x jest powiązana z wartością zmiennej zależnej y.

Jakie jest również równanie regresji wielokrotnej? Regresja wielokrotna . Regresja wielokrotna ogólnie wyjaśnia związek między wiele zmienne niezależne lub predykcyjne i jedną zmienną zależną lub kryterium. ten równanie regresji wielokrotnej wyjaśnione powyżej przyjmuje następującą postać: y = b₁x₁ + b₂x₂ + … + b x +ok.

Co więcej, do czego służy wielokrotna regresja liniowa?

Regresja wielokrotna jest rozszerzeniem prostego regresja liniowa . To jest używane, gdy chcemy przewidzieć wartość zmiennej na podstawie wartości dwóch lub więcej innych zmiennych. Zmienna, którą chcemy przewidzieć, nazywa się zmienną zależną (lub czasami zmienną wynikową, docelową lub kryterium).

Jak zrobić wielokrotną regresję liniową w Pythonie?

Wielokrotna regresja liniowa w Pythonie

1. Krok 1: Załaduj zbiór danych z Bostonu.
2. Krok 2: Ustaw zmienne zależne i niezależne.
3. Krok 3: Rzuć okiem na zmienną niezależną.
4. Krok 4: Rzuć okiem na zmienną zależną.
5. Krok 5: Podziel dane na zestawy pociągów i testów: