Ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya

Ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya

Reja:

1. Ko'p o'zgaruvchi regressiyaga kirish

2. Regressiya tahlili

3. Bir o'zgaruvchili regressiya

4. Ko'p o'zgaruvchili regressiya

5. Xarajat funktsiyasi nima?

6. Ko'p o'zgaruvchan regressiya tahlilining bosqichlari

7. Afzalliklari va kamchiliklari

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaga kirish

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaga kirish

• Bugungi dunyoda ma'lumotlar hamma joyda mavjud va ular turli xil bo’lishi mumkin. Ma'lumotlarni tahlil qilish - ma'lumotlarni tavsiflash va tasavvur qilish, qisqartirish, qayta ko'rib chiqish, sarhisob qilish va baholash uchun statistik va mantiqiy usullarni qo'llash, bu ma'lumotlar uchun yaxshiroq kontekstni ta'minlash zarur.
•  

Regressiya tahlili

Regressiya tahlili - bu ma'lumotlar to'plamidagi ikki yoki undan ortiq o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni tekshirishga imkon beradigan muhim statistik usul.

Regressiya tahlili ushbu savollarga javob beradi:

• Ma’lumotlarning qaysi birini e'tiborsiz qoldirish mumkin? Ular bir-biri bilan qanday aloqada?
• * Berilgan ma’lumotlar qanchalik ishonchli?

bir o'zgaruvchili chiziqli regressiya

Oddiy chiziqli regressiya - bu to'g'ri chiziq yordamida bog'liq o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni baholaydigan regressiya modeli.

Y = ax +b

Ko'p o'zgaruvchili chiziqli regressiya

• Ko'p o'zgaruvchan regressiya – bu bitta qaram o'zgaruvchiga va bir nechta mustaqil o'zgaruvchilarga ega bo'lgan ko'p regressiyaning kengaytmasi. Mustaqil o'zgaruvchilar soniga asoslanib, chiqishni bashorat qilishga harakat qilamiz.
• Y = ax+bz+d yoki Y =ax+bz+…
•  

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.

Normalizatsiya xususiyatlari

Biz funktsiya ma’lumotlarini ko’paytirishimiz kerak, chunki u ma'lumotlarning umumiy tarqalishini va nisbatlarini saqlaydi. Bu samarali tahlilga olib keladi. Har bir xususiyatning qiymati ham o'zgarishi mumkin.

Yo'qotish funktsiyasini minimallashtirish

• Ma'lumotlar to'plamida yo'qotishlarni minimallashtirish bu Gradient tushishi algoritmi asosida olib boriladi. Misol uchun quyidagicha berilgan bo’lsa,
• Y =2+3x biz uni xosila olish orqali
• Y =4x+3 ko’rinishida yechamiz.

•  

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning afzalliklari

• Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning eng muhim ustunligi bu ma'lumotlar to'plamida mavjud bo'lgan qo'shimcha va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni tushunishga yordam beradi. Ko'p o'zgaruvchan chiziqli regressiya - bu keng qo'llaniladigan mashinalarni o'rganish algoritmi.

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning kamchiliklari

• Ko'p o'zgaruvchan texnikalar biroz murakkab va yuqori darajadagi matematik hisoblashni talab qiladi.
• Ko'p o'zgaruvchan regressiya modelining natijasini ba'zan izohlash oson emas, chunki u bir xil bo'lmagan yo'qotish va xatolik ehtimolligiga ega.
• Ushbu modelni kichik ma'lumotlar to'plamlariga nisbatan qo'llash mumkin emas. Natijalar kattaroq ma'lumotlar to'plamlari uchun yaxshiroq natija beradi.

Xulosa

• Ko'p o'zgaruvchan regressiya bizda bir nechta mustaqil o'zgaruvchiga ega bo'lganda paydo bo'ladi va oddiy chiziqli regressiya ishlamaydi. Haqiqiy dunyo ma'lumotlari bir nechta o'zgaruvchilar yoki xususiyatlarni o'z ichiga oladi va agar ular ma'lumotlar mavjud bo'lsa, biz yaxshiroq tahlil qilish uchun ko'p o'zgaruvchan regressiyani talab qilamiz.