Ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya

Ko'p o'zgaruvchan regressiyadan foydalanish mumkin bo'lgan ko'plab sohalar mavjud. Ko'p o'zgaruvchan regressiyani yaxshiroq tushunish uchun ba'zi misollarni ko'rib chiqamiz…

* Iqtisodchilar iste'molchilar sarf qilgan umumiy miqdor, import xarajatlari, eksportdan olingan umumiy daromad, jami jamg'arma va boshqalar kabi parametrlarga asoslanib, davlat yoki mamlakat YaIM o'sishini taxmin qilish uchun ko'p o'zgaruvchan regressiyadan foydalanishi mumkin.

• 
  * Iqtisodchilar iste'molchilar sarf qilgan umumiy miqdor, import xarajatlari, eksportdan olingan umumiy daromad, jami jamg'arma va boshqalar kabi parametrlarga asoslanib, davlat yoki mamlakat YaIM o'sishini taxmin qilish uchun ko'p o'zgaruvchan regressiyadan foydalanishi mumkin.
  
• 
  * Kompaniya kvartiraning elektr energiyasi uchun to'lovini oldindan aytib berishni xohlaydi, bu erda tafsilotlar - kvartiralarning soni, ishlatilayotgan maishiy texnika, uydagi odamlar soni va boshqalar. Ushbu o'zgaruvchilar yordamida elektr energiyasi uchun hisob-kitob qilish mumkin bashorat qilingan.
  
• 
  Yuqoridagi misolda ko'p o'zgaruvchan regressiya qo'llaniladi, bu erda bizda juda ko'p mustaqil o'zgaruvchilar va bitta bog'liq o'zgaruvchiga ega
  

Xarajat funksiyasi nima?

• 
  Xarajat funktsiyasi bu model kuzatilgan ma'lumotlardan farq qilganda namunalarga xarajat qilish imkonini beradigan funktsiya. Ushbu tenglama bashorat qilingan qiymat va haqiqiy qiymat o'rtasidagi farq kvadratining yig'indisi, ma'lumotlar to'plamining uzunligining ikki baravariga bo'linadi.
  
• 
  MSE =
  

• 
  

Ko'p o'zgaruvchan regressiya tahlilining bosqichlari

• 
  Ko'p o'zgaruvchan regressiya tahlili uchun bosqichlarni tanlash - bu xususiyatlarni tanlash va ularni normallashtirish, yo'qotish funktsiyasi va uni minimallashtirishdan iborat.
  
• 
  * Xususiyatni tanlash
  
• 
  Xususiyatlarni tanlash ko'p o'zgaruvchan regressiyaning muhim bosqichidir. Xususiyat tanlovi, shuningdek, o'zgaruvchan tanlov sifatida ham tanilgan. Yaxshi model yaratish uchun muhim o'zgaruvchilarni tanlash biz uchun muhim ahamiyat kasb etadi.