分析電子拉力試驗(yàn)機(jī)/拉力機(jī)線性回歸變量:
在線性回歸中,數(shù)據(jù)使用線性預(yù)測(cè)函數(shù)來建模,并且未知的模型參數(shù)也是通過數(shù)據(jù)來估計(jì)。這些模型被叫做線性模型。zui常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數(shù)。不太一般的情況,線性回歸模型可以是一個(gè)中位數(shù)或一些其他的給定X的條件下y的條件分布的分位數(shù)作為X的線性函數(shù)表示。像所有形式的回歸分析一樣,線性回歸也把焦點(diǎn)放在給定X值的y的條件概率分布,而不是X和y的聯(lián)合概率分布(多元分析領(lǐng)域)。
分析電子拉力試驗(yàn)機(jī)/拉力機(jī)線性回歸有很多實(shí)際用途。分為以下兩大類:1.如果目標(biāo)是預(yù)測(cè)或者映射,線性回歸可以用來對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)集的和X的值擬合出一個(gè)預(yù)測(cè)模型。當(dāng)完成這樣一個(gè)模型以后,對(duì)于一個(gè)新增的X值,在沒有給定與它相配對(duì)的y的情況下,可以用這個(gè)擬合過的模型預(yù)測(cè)出一個(gè)y值。2.給定一個(gè)變量y和一些變量X1,...,Xp,這些變量有可能與y相關(guān),線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關(guān)性的強(qiáng)度,評(píng)估出與y不相關(guān)的Xj,并識(shí)別出哪些Xj的子集包含了關(guān)于y的冗余信息。
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