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Vidéo: Peut-on effectuer une régression sur des données non linéaires ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
La régression non linéaire peut s'adapter à beaucoup plus de types de courbes, mais il pouvez nécessitent plus d'efforts à la fois pour trouver le meilleur ajustement et pour interpréter le rôle des variables indépendantes. De plus, R-carré n'est pas valable pour régression non linéaire , et il est impossible de calculer valeurs de p pour les estimations de paramètres.
De cette façon, une régression peut-elle être non linéaire ?
En statistiques, régression non linéaire est une forme de régression analyse dans laquelle les données d'observation sont modélisées par une fonction qui est un non linéaire combinaison des paramètres du modèle et dépend d'une ou plusieurs variables indépendantes. Les données sont ajustées par une méthode d'approximations successives.
On peut aussi se demander si r est au carré uniquement pour la régression linéaire ? Le cadre mathématique général de R - au carré ne fonctionne pas correctement si le Modèle de régression n'est pas linéaire . Malgré ce problème, la plupart des logiciels statistiques calculent toujours R - au carré pour les modèles non linéaires. Si tu utilises R - au carré choisir le meilleur maquette , cela conduit à la bonne modèle seulement 28-43% du temps.
À ce sujet, comment calculez-vous la régression non linéaire ?
Si votre modèle utilise un équation sous la forme Y = a0 + b1X1, c'est un régression linéaire maquette. Si non, c'est non linéaire.
Y = f(X,) + ε
- X = un vecteur de p prédicteurs,
- β = un vecteur de k paramètres,
- f(-) = une fonction de régression connue,
- = un terme d'erreur.
Quels sont les types de régression ?
Types de régression
- Régression linéaire. C'est la forme la plus simple de régression.
- Régression polynomiale. C'est une technique pour ajuster une équation non linéaire en prenant des fonctions polynomiales de variable indépendante.
- Régression logistique.
- Régression quantile.
- Régression de crête.
- Régression au lasso.
- Régression nette élastique.
- Régression en Composantes Principales (PCR)
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