Простая линейная регрессия

Простая линейная регрессия Линейная регрессия используется для моделирования зависимости между двумя переменными.  Регрессия включает в себя коэффициенты наклона и перехвата, […]

Простая линейная регрессия

  • Линейная регрессия используется для моделирования зависимости между двумя переменными. 
  • Регрессия включает в себя коэффициенты наклона и перехвата, которые оцениваются с помощью метода наименьших квадратов. 
  • Интерпретация оценок регрессии может быть связана с представлением их как случайных величин, полученных на основе эмпирического распределения. 
  • Линия регрессии проходит через центр масс, если модель включает в себя термин перехвата. 
  • Сумма остатков равна нулю, если модель включает в себя элемент перехвата. 
  • Статистические свойства оценок регрессии требуют использования статистической модели. 
  • Доверительные интервалы позволяют оценить точность оценок коэффициентов регрессии. 
  • Доверительные интервалы основаны на предположении о нормальности значений погрешности или на центральной предельной теореме. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала. 

Полный текст статьи:

Простая линейная регрессия — Википедия, бесплатная энциклопедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх