Ako robíte viacnásobnú lineárnu regresiu?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-16 00:22

Pochopiť vzťah, v ktorom sú viac ako dve premenné sú prítomný, a viacnásobná lineárna regresia sa používa.

Príklad použitia viacnásobnej lineárnej regresie

1. r_i = závislá premenná: cena XOM.
2. X_i1 = úrokové sadzby.
3. X_i2 = cena ropy.
4. X_i3 = hodnota indexu S&P 500.
5. X_i4= cena ropných futures.
6. B₀ = y-priesečník v čase nula.

Ak vezmeme do úvahy toto, ako funguje viacnásobná lineárna regresia?

Viacnásobná lineárna regresia pokúša sa modelovať vzťah medzi dvoma alebo viacerými vysvetľujúcimi premennými a premennou odozvy prispôsobením a lineárne rovnice k pozorovaným údajom. Každá hodnota nezávislej premennej x je spojená s hodnotou závisle premennej y.

Tiež, aká je rovnica pre viacnásobnú regresiu? Viacnásobná regresia . Viacnásobná regresia všeobecne vysvetľuje vzťah medzi viacnásobný nezávislé alebo prediktorové premenné a jednu závislú alebo kriteriálnu premennú. The viacnásobná regresná rovnica vysvetlené vyššie má nasledujúci tvar: y = b₁X₁ + b₂X₂ + … + b X + c.

Navyše, na čo sa používa viacnásobná lineárna regresia?

Viacnásobná regresia je rozšírením jednoduchého lineárna regresia . to je používa sa, keď chceme predpovedať hodnotu premennej na základe hodnoty dvoch alebo viacerých iných premenných. Premenná, ktorú chceme predpovedať, sa nazýva závislá premenná (alebo niekedy premenná výsledku, cieľa alebo kritéria).

Ako robíte viacnásobnú lineárnu regresiu v Pythone?

Viacnásobná lineárna regresia v Pythone

1. Krok 1: Načítajte súbor údajov Boston.
2. Krok 2: Nastavte závislé a nezávislé premenné.
3. Krok 3: Pozrite sa na nezávislú premennú.
4. Krok 4: Pozrite sa na závislú premennú.
5. Krok 5: Rozdeľte údaje do vlakových a testovacích súborov: