Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Chiziqlimas regressiyaga keltiriladigan masalalar
Nochiziqli regressiya - hosil qilingan chiziq yordamida ma'lum ma'lumotlarga tenglama mos keladigan matematik model. To'g'ri chiziqli tenglamadan foydalanadigan chiziqli regressiyada bo'lgani kabi (masalan, Ỵ= c + mx), chiziqli bo'lmagan regressiya egri chiziq yordamida bog'lanishni ko'rsatadi va uni parametrda chiziqli bo'lmagan qiladi .
Oddiy chiziqli bo'lmagan regressiya modeli quyidagicha ifodalanadi:
Y = f(X,b) + s
Qayerda:

• 
  X - P bashorat qiluvchilarning vektori
  
• 
  b - k parametrli vektor
  
• 
  F (-) - ma'lum regressiya funktsiyasi
  
• 
  s - xato atamasi
  

Shu bilan bir qatorda, model quyidagi tarzda ham yozilishi mumkin:
Y _i = h [x _i ⁽¹⁾ , x _i ⁽²⁾ , … , x _i ^(m) ; Ѳ ₁ , Ѳ ₂ , …, Ѳ _p ] + E _i
Qayerda:

• 
  Y _i - javob beruvchi o'zgaruvchi
  
• 
  h - funksiya
  
• 
  x - kirish
  
• 
  Ѳ - taxmin qilinadigan parametr
  

Har bir parametr uning chiziqli yoki chiziqli ekanligini aniqlash uchun baholanishi mumkinligi sababli, berilgan Y _i funktsiyasi chiziqli va chiziqli parametrlarning aralashmasini o'z ichiga olishi mumkin. Modeldagi h funksiya ko'rib chiqiladi, chunki uni parametrlarda chiziqli qilib yozib bo'lmaydi. Buning o'rniga, funktsiya nazariyadan chiqariladi.
"Chiziq bo'lmagan" atamasi mustaqil o'zgaruvchilardan farqli o'laroq, modeldagi parametrlarga ishora qiladi . Modelning deterministik qismini tavsiflash uchun cheksiz imkoniyatlar mavjud
Big data atamasi paydo bo’lishi tarixi