คุณจะทำการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณได้อย่างไร?

2024 ผู้เขียน: Stanley Ellington | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-16 00:24

เพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์ที่มีตัวแปรมากกว่า 2 ตัว เป็น ปัจจุบัน a การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ถูกนำมาใช้.

ตัวอย่างการใช้การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ

1. y_ผม = ตัวแปรตาม: ราคาของ XOM
2. NS_i1 = อัตราดอกเบี้ย
3. NS_i2 = ราคาน้ำมัน
4. NS_i3 = ค่าดัชนี S&P 500
5. NS_i4= ราคาน้ำมันฟิวเจอร์ส
6. NS₀ = การสกัดกั้น y ที่เวลาศูนย์

เมื่อพิจารณาตามนี้ การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณทำงานอย่างไร

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ พยายามจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอธิบายตั้งแต่สองตัวขึ้นไปกับตัวแปรตอบสนองโดยใส่ a เชิงเส้น สมการกับข้อมูลที่สังเกตได้ ทุกค่าของตัวแปรอิสระ x สัมพันธ์กับค่าของตัวแปรตาม y

แล้วสมการสำหรับการถดถอยพหุคูณคืออะไร? การถดถอยพหุคูณ . การถดถอยพหุคูณ โดยทั่วไปจะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง หลายรายการ ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรทำนายและตัวแปรตามหรือเกณฑ์หนึ่งตัว NS สมการถดถอยพหุคูณ ที่อธิบายข้างต้นอยู่ในรูปแบบต่อไปนี้: y = b₁NS₁ + ข₂NS₂ + … + ข NS + ค.

นอกจากนี้ การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณใช้ทำอะไร

การถดถอยพหุคูณ เป็นส่วนขยายของ simple การถดถอยเชิงเส้น . มันคือ ใช้เมื่อ เราต้องการทำนายค่าของตัวแปรโดยพิจารณาจากค่าของตัวแปรอื่นตั้งแต่สองตัวขึ้นไป ตัวแปรที่เราต้องการทำนายเรียกว่าตัวแปรตาม (หรือบางครั้ง ผลลัพธ์ เป้าหมาย หรือตัวแปรเกณฑ์)

คุณจะทำการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณใน Python ได้อย่างไร

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณใน Python

1. ขั้นตอนที่ 1: โหลดชุดข้อมูล Boston
2. ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ
3. ขั้นตอนที่ 3: ดูตัวแปรอิสระอย่างรวดเร็ว
4. ขั้นตอนที่ 4: ดูตัวแปรตามอย่างรวดเร็ว
5. ขั้นตอนที่ 5: แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ: