Линейная регрессия

Автор: Lewis Jackson
Дата создания: 11 Май 2021
Дата обновления: 1 Июль 2024
Anonim
Лекция 2.1: Линейная регрессия.
Видео: Лекция 2.1: Линейная регрессия.

Содержание

Определение - Что означает линейная регрессия?

Линейная регрессия - это своего рода статистический анализ, который пытается показать связь между двумя переменными. Линейная регрессия просматривает различные точки данных и строит линию тренда. Линейная регрессия может создать прогностическую модель на очевидно случайных данных, показывая тенденции в данных, таких как диагнозы рака или цены на акции.


Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Техопедия объясняет линейную регрессию

Линейная регрессия является важным инструментом в аналитике. Метод использует статистические расчеты для построения линии тренда в наборе точек данных. Линия тренда может быть чем угодно - от числа людей, у которых диагностирован рак кожи, до финансовых показателей компании. Линейная регрессия показывает взаимосвязь между независимой переменной и изучаемой зависимой переменной.

Существует несколько способов расчета линейной регрессии. Одним из наиболее распространенных является обычный метод наименьших квадратов, который оценивает неизвестные переменные в данных, который визуально превращается в сумму вертикальных расстояний между точками данных и линией тренда.

Расчеты для выполнения линейных регрессий могут быть довольно сложными. К счастью, модели линейной регрессии включены в большинство основных пакетов вычислений, таких как Excel, R, MATLAB и Mathematica.