1 / 9

Mittelineaarne regressioon

Mittelineaarne regressioon. y = 1,4151x + 0,2643 R 2 = 0,8991. Lineaarne regressioon:. Paraboolne regressioon:. y = 0,8054 x 2 + 0,6902x + 0,2106 R 2 = 0,9612. Paraboolne regressioon (I).

plato-vaughan
Download Presentation

Mittelineaarne regressioon

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Mittelineaarne regressioon

  2. y = 1,4151x + 0,2643 R2 = 0,8991 Lineaarne regressioon: Paraboolne regressioon: y = 0,8054x2 + 0,6902x + 0,2106 R2= 0,9612 Paraboolne regressioon (I)

  3. Paraboolse regressiooni korral valitakse tinglikku keskväärtust E(Y|X = x) modelleerivaks regressioonikõveraks ruutparabooli: Tehes asenduse , saame multiregressioonmudeli: Parameetrite a, b ja g punkthinnangute a, b ja c leidmiseks lahendame lineaarse võrrandisüsteemi Üldkogumi regressiooni hindamiseks saame regressioonivõrrandi: Paraboolne regressioon (II)

  4. Mõõdeti potentsiaalide vahet elektroodidel Sb-H mitmesuguste vesinikuioonide kontsentratsiooniga lahustes. Tabelis tähistab x lahuse kontsentratsiooni ja y potentsiaalide vahet millivoltides. Näide (I)

  5. Võrrandisüsteemi lahendiks saame: Näide (II) Paraboolse regressiooni võrrandiks on seega:

  6. Determinatsioonikordaja leidmiseks arvutame esmalt ja : Näide (III)

  7. Tähistades , ja , saame juhuslike suuruste U ja V suhtes lineaarse mudeli: millest 1) Multiplikatiivne mudel: Lineaarseks taanduvad mudelid (I) Logaritmides selle seose mõlemaid pooli, saame võrrandi Näide.

  8. Tähistades , saame lineaarse mudeli: Lineaarseks taanduvad mudelid (II) Seega on multiplikatiivseks regressioonimudeliks 2) Eksponentsiaalne mudel: Logaritmides selle seose mõlemaid pooli, saame võrrandi

  9. ja tähistame . Saame lineaarse mudeli: Lineaarseks taanduvad mudelid (III) 3) Pöördvõrdeline mudel: Lineaarse mudeli saamiseks võtame võrrandi mõlemast poolest pöördväärtuse:

More Related