Vidéo: Comment calcule-t-on la régression sinusoïdale ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Régression sinusoïdale . Ajustez les valeurs de A, B, C et D dans le équation y = A* péché (B(x-C))+D pour faire un sinusoïdal la courbe correspond à un ensemble donné de données générées aléatoirement. Une fois que vous avez une bonne fonction, cliquez sur "Afficher le calcul" pour voir le calcul régression ligne. Utilisez "ctr-R" pour générer de nouveaux points de données et réessayez.
Par la suite, on peut aussi se demander, quelle est l'équation de régression logarithmique ?
Lors de l'exécution régression logarithmique analyse, nous utilisons la forme logarithmique fonction la plus couramment utilisée sur les utilitaires graphiques, y = a + b l n (x) displaystyle y=a+bmathrm{ln}left(x ight) y=a+bln(x). Pour cette fonction. Toutes les valeurs d'entrée, x, doivent être supérieures à zéro.
De même, quelle est l'équation de régression quadratique pour l'ensemble de données ? UNE régression quadratique est le processus de découverte les équation de la parabole qui correspond le mieux à un ensemble de Les données . En conséquence, nous obtenons une équation de la forme: y=ax2+bx+c où a≠0. La meilleure façon de trouver ça équation manuellement est en utilisant la méthode des moindres carrés.
De même, on peut se demander, qu'est-ce qu'un modèle de régression polynomiale ?
En statistiques, régression polynomiale est une forme de analyse de régression dans laquelle la relation entre la variable indépendante x et la variable dépendante y est modélisée comme un nième degré polynôme en x. Pour cette raison, régression polynomiale est considéré comme un cas particulier de plusieurs régression linéaire.
Qu'est-ce qu'un graphe sinusoïdal ?
UNE sinusoïdal fonction est une fonction qui ressemble à une fonction sinus dans le sens où la fonction peut être produite en déplaçant, en étirant ou en comprimant la fonction sinus. Si nécessaire, vous souhaiterez peut-être consulter le graphique raccourcis.
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Si votre modèle utilise une équation sous la forme Y = a0 + b1X1, il s'agit d'un modèle de régression linéaire. Sinon, c'est non linéaire. Y = f(X,β) + ε X = un vecteur de p prédicteurs, β = un vecteur de k paramètres, f(-) = une fonction de régression connue, ε = un terme d'erreur