Rückschritt

Regressionsanalyse in R und Python.

Regression ist eine Methode zur Untersuchung der Abhängigkeit einer Variablen y von einer anderen Variablen x. Die Analysemethode basiert auf der Tatsache, dass die untersuchte Variable durch eine Funktion beschrieben werden kann, die von den Werten einer anderen kontrollierten Variablen abhängt. Mit anderen Worten: Wenn Sie die Werte von X kennen, können Sie den entsprechenden Wert von y ziemlich genau vorhersagen. Es gibt zwei Methoden der Regressionsanalyse: paarweise lineare Regression und multiple Korrelation.

In diesem Artikel werden wir darüber sprechen, wie man eine Regression in den beliebten Programmiersprachen „R“ und „Python“ durchführt. Auch

Unter Regressionstests versteht man die Suche nach Fehlern (Bugs) innerhalb einer Funktion mithilfe eines mathematischen Modells, das die Funktionsweise des Programms unabhängig von den ausgewählten Eingabeparametern vorhersagt. Diese Art der Prüfung ist sehr genau. Die mathematische Vorhersagetheorie wird verwendet, um Fehler im Code zu finden.

Die Regressionsanalyse ist ein Teilgebiet der Mathematik. Es basiert auf der Untersuchung linearer Abhängigkeiten zwischen Variablen – eine Änderung einer Variablen wirkt sich auf die andere aus. Die lineare Abhängigkeit wird durch eine Gleichung der Form y = ax + b ausgedrückt. Die Koeffizienten a und b werden nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt und drücken die Fehlerleistung des getesteten Modells aus. Mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate können Sie nicht nur die Regressionsgerade selbst finden, sondern auch alle darunter liegenden „abweichungsanfälligen“ Punkte. Auf diese Weise können Sie eine Liste gefährlicher Datenpunkte erstellen, an denen neue Tests zuerst implementiert werden müssen.

Der Kern des Regressionsalgorithmus besteht darin, die Anzahl reproduzierbarer Tests mithilfe von Optimierungstechniken und Testparametern kontinuierlich zu erhöhen. Der Zweck des Algorithmus besteht darin, die Anzahl der produzierten Proben kontinuierlich anhand des generierten Testplans zu bewerten. All dies kann durch die Formel ausgedrückt werden:

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

Die J-Funktion beschreibt die Zahl