Regrese

Regresní analýza v R a Pythonu.

Regrese je metoda studia závislosti proměnné y na jiné proměnné x. Metoda analýzy je založena na tom, že zkoumanou proměnnou lze popsat pomocí funkce, která závisí na hodnotách jiné řízené proměnné. Jinými slovy, pokud znáte hodnoty X, můžete poměrně přesně předpovědět odpovídající hodnotu y. Existují dvě metody regresní analýzy: párová lineární regrese a vícenásobná korelace.

V tomto článku budeme hovořit o tom, jak provádět regresi v populárních programovacích jazycích `R` a `Python`. Taky

Regresní testování je proces hledání chyb (bugů) uvnitř funkce pomocí matematického modelu, který bude předpovídat fungování programu bez ohledu na zvolené vstupní parametry. Tento typ testování je vysoce přesný. K nalezení chyb v kódu se používá teorie matematické predikce.

Regresní analýza je odvětvím matematiky. Vychází ze studia lineárních závislostí mezi proměnnými – změna jedné ovlivňuje druhou. Lineární závislost je vyjádřena rovnicí tvaru y = ax + b. Koeficienty aab jsou určeny metodou nejmenších čtverců a vyjadřují chybovou výkonnost testovaného modelu. Pomocí metody nejmenších čtverců můžete najít nejen samotnou regresní přímku, ale také všechny body „náchylné k odchylkám“, které se pod ní nacházejí. To vám umožní vytvořit seznam nebezpečných datových bodů, kde je třeba nejprve implementovat nové testy.

Podstatou regresního algoritmu je neustálé zvyšování počtu reprodukovatelných testů pomocí optimalizačních technik a testovacích parametrů. Účelem algoritmu je průběžně vyhodnocovat počet vyrobených vzorků oproti vygenerovanému zkušebnímu plánu. To vše lze vyjádřit vzorcem:

n(i+1) = n(i) + ln(chyba/n)/db(l)

Funkce J popisuje číslo