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Können wir eine Regression mit nichtlinearen Daten durchführen?
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Video: Können wir eine Regression mit nichtlinearen Daten durchführen?

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Video: Einfache Lineare Regression Basics | Statistik | Mathe by Daniel Jung 2024, April
Anonim

Nichtlineare Regression kann passen viele weitere Arten von Kurven, aber es kann erfordern mehr Aufwand, um die beste Passform zu finden und interpretieren die Rolle der unabhängigen Variablen. Außerdem gilt R-Quadrat nicht für nichtlineare Regression , und es ist unmöglich, Berechnung p-Werte für die Parameterschätzungen.

Kann eine Regression auf diese Weise nichtlinear sein?

In der Statistik, nichtlineare Regression ist eine Form von Rückschritt Analyse, bei der Beobachtungsdaten durch eine Funktion modelliert werden, die a nichtlinear Kombination der Modellparameter und hängt von einer oder mehreren unabhängigen Variablen ab. Die Daten werden durch ein Verfahren der sukzessiven Näherung angepasst.

Man kann sich auch fragen, wird r nur für die lineare Regression quadriert? Der allgemeine mathematische Rahmen für R - kariert funktioniert nicht richtig, wenn die Regressionsmodell ist nicht linear . Trotz dieses Problems berechnet die meisten Statistiksoftware immer noch R - kariert für nichtlineare Modelle. Wenn du benutzt R - kariert um die besten auszuwählen Modell , es führt zum richtigen nur Modell 28-43% der Zeit.

Wie berechnet man diesbezüglich die nichtlineare Regression?

Wenn Ihr Modell ein. verwendet Gleichung in der Form Y = a0 + b1x1, es ist ein lineare Regression Modell. Wenn nicht, ist es nichtlinear.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = ein Vektor von p Prädiktoren,
  2. β = ein Vektor von k Parametern,
  3. f(-) = eine bekannte Regressionsfunktion,
  4. ε = ein Fehlerterm.

Welche Regressionsarten gibt es?

Arten der Regression

  • Lineare Regression. Es ist die einfachste Form der Regression.
  • Polynomische Regression. Es ist eine Technik, um eine nichtlineare Gleichung anzupassen, indem polynomiale Funktionen einer unabhängigen Variablen verwendet werden.
  • Logistische Regression.
  • Quantilregression.
  • Ridge-Regression.
  • Lasso-Regression.
  • Elastische Netzregression.
  • Hauptkomponenten-Regression (PCR)

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