Выполнение регрессии. Выполнение линейной регрессии

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 9 из 9

24. Выполнение регрессии

Другой широко распространенной задачей обработки данных является представление их совокупности некоторой функцией у(х). Задача регрессии заключается в в получении параметров этой функции такими, чтобы функция приближала «облако» исходных точек (заданных векторами VX,VY) с наименьшей среднеквадратичной погрешностью. Результаты интерполяции сплайном представлены на слайде 6.2 и демонстрируют значительное преимущество перед линейной интерполяцией.

Выполнение линейной регрессии

Чаще всего используется линейная регрессия, при которой функция y(x) имеет вид y(x)=a+bx и описывает отрезок прямой. К линейной регрессии можно свести многие виды нелинейной регрессии при зависимостях вида y(x). Для проведения линейной регрессии в систему Mathcad встроен ряд приведенных ниже функций:

1) corr(VX,VY) – возвращает скаляр – коэффициент корреляции Пирсона;

2) intercrpt(VX,VY) – возвращает значение параметра а (смещение линии регрессии по вертикали);

slope(VX,VY) - возвращает значение параметра в (угловой коэффициент линии регрессии).

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности