回帰

R と Python での回帰分析。

回帰は、変数 y の別の変数 x に対する依存性を研究する方法です。この分析方法は、研究対象の変数が別の制御変数の値に依存する関数を使用して記述できるという事実に基づいています。言い換えれば、X の値がわかれば、対応する y の値を非常に正確に予測できます。回帰分析には、ペアワイズ線形回帰と重相関の 2 つの方法があります。

この記事では、人気のあるプログラミング言語「R」と「Python」で回帰を実行する方法について説明します。また

回帰テストは、選択した入力パラメータに関係なくプログラムの機能を予測する数学的モデルを使用して、関数内のエラー (バグ) を検索するプロセスです。このタイプのテストは非常に正確です。数学的予測理論は、コード内の欠陥を見つけるために使用されます。

回帰分析は数学の一分野です。これは、変数間の線形依存関係の研究に基づいています。つまり、一方の変化が他方に影響を与えるということです。線形依存性は、y = ax + b という形式の方程式で表されます。係数 a と b は最小二乗法によって決定され、テストされたモデルの誤差性能を表します。最小二乗法を使用すると、回帰直線自体だけでなく、その下にあるすべての「偏差が発生しやすい」点も見つけることができます。これにより、最初に新しいテストを実装する必要がある危険なデータ ポイントのリストを作成できます。

回帰アルゴリズムの本質は、最適化手法とテスト パラメーターを使用して、再現可能なテストの数を継続的に増やすことです。このアルゴリズムの目的は、生成されたテスト計画に対して生成されたサンプルの数を継続的に評価することです。これらすべては次の式で表すことができます。

n(i+1) = n(i) + ln(エラー/n)/db(l)

J 関数は数値を記述します。