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회귀 분석 예제 데이터

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다중 회귀 해석은 단순 선형 회귀와 거의 동일합니다. 단순 선형 회귀와 다중 회귀 간의 유일한 차이점은 회귀에 사용되는 예측 변수(“x” 변수)의 수입니다. 이 페이지는 Samprit Chatterjee, 알리 S. 하디와 베르트람 가격에 의해 예에 의해 책 회귀 분석에 대한 데이터 파일을 얻는 방법을 설명합니다. 기본적으로 회귀는 데이터 집합을 사용하여 일종의 예측을 할 때 “가장 좋은 추측”입니다. 그래프에 점 집합을 맞습니다. 내가 그 강설 데이터를 이해하기 위해 여기에 사용하는 Excel을 포함하여 당신을 위해 회귀를 실행할 수있는 도구의 전체 호스트가있다 : 그냥 데이터를 통해 아래로 실행 회귀 라인을보고, 당신은 당신의 가장 좋은 추측을 미세 조정할 수 있습니다. 원래 추측 (20 인치 정도)이 꺼져 있음을 알 수 있습니다. 2015 년, 라인이 5 인치에서 10 인치 사이어딘가에있을 것 같습니다! “충분히 좋은”일 수도 있지만 회귀는 이 차트에 대한 유용한 방정식을 제공합니다: y = -2.2923x + 4624.4. 즉, x 값 (연도)을 연결하고 연도에 대한 강설의 꽤 좋은 추정치를 얻을 수 있다는 것입니다.

예를 들어 2005년: y = -2.2923(2005) + 4624.4 = 28.3385인치로, 이는 해당 연도의 실제 30인치 수치에 매우 가깝습니다. 원시 데이터 파일은 모두 텍스트(ASCII) 형식으로 되어 있으므로 다른 소프트웨어 패키지와 다른 작업 프로세서에서 읽을 수 있습니다. 변수 이름은 첫 번째 행에 있고 열은 공백으로 구분됩니다. 제곱다중 상관계에 대한 정확한 값을 찾고, 제곱다중 상관계의 수축을 최소화하거나, 또 다른 특정 목표를 가지고 있다면, 그레고리 Knofczynski의 논문은 가치 있는 읽기및 제공됩니다. 추가 연구를 위한 많은 참고 자료와 함께. 즉, 많은 사람들이 단지 추세의 일반적인 아이디어를 얻기 위해 MLS를 실행하고 싶어하고 그들은 매우 구체적인 견적을 필요로하지 않습니다. 이 경우 엄지 손가락 규칙을 사용할 수 있습니다. 문헌에는 샘플에 100개 이상의 항목이 있어야 한다는 것이 널리 명시되어 있습니다. 이것은 때때로 적절하지만, 적어도 200 개의 관측또는 더 나은 관찰이 있는 경우 400 개 이상의 더 안전한 편에 있을 것입니다. 3단계: 왼쪽 창에서 종속 값에 대한 변수 이름을 클릭합니다.

이 샘플 질문의 경우 소비된 칼로리가 체중에 영향을 미치는지 알고 있으므로 칼로리는 독립 변수(Y)이고 무게는 종속 변수(X)입니다. “칼로리”를 클릭한 다음 “선택”을 클릭합니다. 수축 및 리샘플링 tehcniques (이 R 모듈 등)는 모델이 새 샘플에 얼마나 잘 맞는지 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다. 교차 유효성 검사는 작은 데이터 집합에 대 한 마술 치료 하지만, 그리고 때로는 명확한 모델 적절 한 샘플 크기도 식별 되지 않습니다. 회귀 방정식을 사용할 때마다 방정식이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 물어봐야 합니다. 적합성을 평가하는 한 가지 방법은 다음 수식에서 계산할 수 있는 결정 계수를 확인하는 것입니다. 0.48과 같은 판정 계수는 통계 성적(종속 변수)의 변동중 약 48%가 수학 적성 점수(독립 변수)와의 관계에 의해 설명될 수 있음을 나타냅니다.