Линейная регрессия простыми словами
Линейная регрессия - это способ отобразить и описать форму зависимости между двумя обьектами.
Представьте y зависит от x, причём изменения в y вызываются именно изменениями в x. Так вот линейной регрессией для этого случая будет описание соотношения(прямолинейного) между этими двумя переменными.
Это соотношение описывают в формулах, добавляя коэфициенты, которые представляют собой величину, на конотурю объект Y увеличивается в среднем, если увеличивается объект X на одну единицу.
В результате мы можем составить формулу, по которой можно предсказывать поведение объекта Y относительно изменений в объекте X:
Полезные ссылки:
Линейная регрессия - Wiki
Представьте y зависит от x, причём изменения в y вызываются именно изменениями в x. Так вот линейной регрессией для этого случая будет описание соотношения(прямолинейного) между этими двумя переменными.
Это соотношение описывают в формулах, добавляя коэфициенты, которые представляют собой величину, на конотурю объект Y увеличивается в среднем, если увеличивается объект X на одну единицу.
В результате мы можем составить формулу, по которой можно предсказывать поведение объекта Y относительно изменений в объекте X:
Математическое уравнение, которое оценивает линию линейной регрессии:
Y=a+bx.
- x – называется независимой переменной или предиктором.
- Y – зависимая переменная или переменная отклика. Это значение, которое мы ожидаем для y (в среднем), если мы знаем величину x, т.е. это «предсказанное значение y»
- a – свободный член (пересечение) линии оценки; это значение Y, когда x=0
- b – угловой коэффициент или градиент оценённой линии; она представляет собой величину, на которую Y увеличивается в среднем, если мы увеличиваем x на одну единицу.
a и b называют коэффициентами регрессии оценённой линии, хотя этот термин часто используюттолько для b.
Полезные ссылки:
Линейная регрессия - Wiki
Коментарі
Дописати коментар