Kas ir otrās kārtas modelis regresijā?

2024 Autors: Stanley Ellington | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 00:20

The modelis ir vienkārši vispārīgs lineārs regresijas modelis ar k prognozētājiem, kas paaugstināti līdz i pakāpei, kur i=1 līdz k. A otrais pasūtījums (k=2) polinoms veido kvadrātisku izteiksmi (parabolisko līkni), trešdaļu pasūtījums (k=3) polinoms veido kubisko izteiksmi un ceturto pasūtījums (k=4) polinoms veido kvartālu izteiksmi.

Attiecīgi, kas ir pilnīgs otrās kārtas modelis?

A pilnīgs otrās kārtas modelis ar trim prognozētājiem ietver 3 pirmie- pasūtījums termini, 3 kvadrāti, 3 divvirzienu mijiedarbības un 1 trīsvirzienu mijiedarbība. Paraugi bieži vien nav pietiekami lieli, lai atbilstu visiem iespējamiem terminiem.

Zināt arī, kas ir pirmās kārtas regresijas modelis? A lineārās regresijas modelis kas satur vairāk nekā vienu prognozējamo mainīgo, sauc par daudzkārtni lineārās regresijas modelis . Šī regresijas modelis ir pirmais pasūtījums vairākas lineārās regresijas modelis . Tas ir tāpēc, ka mainīgo lielumu maksimālā jauda modelis ir 1.

Papildus tam, kas ir pilns regresijas modelis?

Kā jūs pareizi uzminējāt, vairāku lineāru kontekstā regresija , ar prognozētājiem X1, …, Xp un atbildi Y, pilns (vai neierobežots) modelis ir parastais OLS aprēķins, kurā mēs neierobežojam regresija dažādu prognozētāju koeficienti.

Kāpēc mēs izmantojam vairāku lineāro regresiju?

Daudzkārtēja regresija ir vienkāršā paplašinājums lineārā regresija . Tas ir lietots kad mēs vēlas prognozēt mainīgā vērtību, pamatojoties uz divu vai vairāku citu mainīgo vērtību. Mainīgais mēs Vēlamies paredzēt, sauc par atkarīgo mainīgo (vai dažreiz arī par iznākuma, mērķa vai kritērija mainīgo).