Regresjon

Regresjonsanalyse i R og Python.

Regresjon er en metode for å studere avhengigheten til en variabel y av en annen variabel x. Analysemetoden er basert på det faktum at variabelen som studeres kan beskrives ved hjelp av en funksjon som avhenger av verdiene til en annen kontrollert variabel. Med andre ord, når du kjenner verdiene til X, kan du ganske nøyaktig forutsi den tilsvarende verdien av y. Det er to metoder for regresjonsanalyse: parvis lineær regresjon og multippel korrelasjon.

I denne artikkelen vil vi snakke om hvordan du utfører regresjon i de populære programmeringsspråkene "R" og "Python". Også

Regresjonstesting er prosessen med å søke etter feil (bugs) inne i en funksjon ved å bruke en matematisk modell som vil forutsi funksjonen til programmet uavhengig av de valgte inngangsparametrene. Denne typen testing er svært nøyaktig. Matematisk prediksjonsteori brukes til å finne feil i koden.

Regresjonsanalyse er en gren av matematikken. Den er basert på studiet av lineære avhengigheter mellom variabler – en endring i den ene påvirker den andre. Lineær avhengighet uttrykkes ved en ligning på formen y = ax + b. Koeffisientene a og b bestemmes av minste kvadraters metode og uttrykker feilytelsen til den testede modellen. Ved å bruke minste kvadraters metode kan du finne ikke bare selve regresjonslinjen, men også alle de "avviksutsatte" punktene som ligger under den. Dette lar deg lage en liste over farlige datapunkter der nye tester må implementeres først.

Essensen av regresjonsalgoritmen er å kontinuerlig øke antallet reproduserbare tester ved bruk av optimaliseringsteknikker og testparametere. Hensikten med algoritmen er å kontinuerlig evaluere antall prøver produsert mot den genererte testplanen. Alt dette kan uttrykkes med formelen:

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

J-funksjonen beskriver tallet