Linjär regression modell

  • linjär regression modell
  • Linjär regressionsmodell
  • Linear regression modelling

    • •

    Regressionsanalys

    Regressionsanalys, regression, är en metod inom statistik där målet är att skapa en funktion som bäst passar observerade data.

    Enkel linjär regression

    [redigera | redigera wikitext]

    Vid enkel linjär regression utgår man från att en rät linje kan anpassas till data och regressionsekvationen är då

    där y (vertikal) är den beroende (den som påverkas) variabeln och x (horisontell) är den oberoende (den som påverkar)[1]. Interceptet med y-axeln a och lutningen b beräknas så att felet jämfört med observerade data blir så litet som möjligt. Felet kan beräknas med exempelvis minstakvadratmetoden eller maximum likelihood.

    Linjär regression förutsätter att variablerna är på intervallskalenivå.

    Regressionslinjen beror inte enbart på punktsvärmens utseende utan även på dess orientering i koordinatsystemet, vilket visas av vidstående bild. Man får också en annan linje om oberoende/beroende variabel byts.

    Andra varianter av regressionsanalys

    [redigera | redigera wikitext]

    Se även

    [redigera | redigera wikitext]

    Källor

    [redigera | redigera wikitext]

    1. ^Brolin, Lars-Christer (). Analys i en variabel, Studentlitteratur. s

      •

      Regressionsanalys med Geogebra

      Benjamin har lagt märke till att volymen av toalettartiklar står angivna både i milliliter (ml) och i den amerikanska enheten fluid ounces (fl oz).
      Benjamin läser på en flaska rakvatten och en flaska schampo och gör en värdetabell, se nedan.

      Benjamin menar att han med hjälp av värdetabellen kan hitta ett samband mellan de två volymenheterna. Han prickar in värdena som två punkter i ett koordinatsystem och drar en linje genom dem.

      a) Använd värdena i tabellen och bestäm ekvationen för Benjamins linje. Svara exakt på formen $y=kx+m$=+

      b) Använd ekvationen i uppgift a) och beräkna hur många milliliter det borde stå på en flaska med volymen $4,0$4,0  fluid ounces.

      c) Det finns en brist i Benjamins samband. Ge ett exempel på en volym $x$ fluid ounces där Benjamins samband inte fungerar. Motivera.

    2. linjär regression modell

      3. •

      Förstå linjär regression (del 10 av 17) | Maskininlärning för nybörjare

      I den denna plats videon hjälper Bea Stollnitz, huvudmolnrådgivare vid Microsoft, dig att förstå begreppet linjär regression, enstaka grundläggande maskininlärningsalgoritm. Den på denna plats videon existerar en sektion av följd Machine Learning for Beginners, där oss går igenom olika maskininlärningsämnen och deras implementering tillsammans hjälp från Python-kod inom Jupyter Notebooks.

      I den denna plats videon får du lära dig:

      • Vad linjär regression existerar och hur det fungerar
      • Så här tolkar du parametrarna för ett linjär regressionsmodell
      • Begreppet regression tillsammans minsta kvadrat
      • Hur linjär regression kan utökas till flera funktioner

      Vi börjar med en endimensionellt scenario, där oss har ett enda funktion x, samt förklarar hur linjär regression hittar den bästa linje som approximeras den allmänna formen till ett moln med datapunkter. Vi går igenom begreppen felminimering samt metoden på grund av minsta kvadrat. Sedan bör vi kortfattat ta upp hur linjär regression förmå utökas mot flera funktioner.

      I slutet från den på denna plats videon besitter du ett gedigen medvetande för dem grundläggande begreppen bakom linjär regression samt förbereder dig för nästa video inom vår serie, där oss diskuterar