Regresja

Analiza regresji w R i Pythonie.

Regresja to metoda badania zależności zmiennej y od innej zmiennej x. Metoda analizy opiera się na fakcie, że badaną zmienną można opisać za pomocą funkcji zależnej od wartości innej zmiennej kontrolowanej. Innymi słowy, znając wartości X, możesz dość dokładnie przewidzieć odpowiednią wartość y. Istnieją dwie metody analizy regresji: regresja liniowa parami i korelacja wielokrotna.

W tym artykule porozmawiamy o tym, jak przeprowadzić regresję w popularnych językach programowania „R” i „Python”. Również

Testowanie regresyjne to proces wyszukiwania błędów (błędów) wewnątrz funkcji przy użyciu modelu matematycznego, który pozwoli przewidzieć działanie programu niezależnie od wybranych parametrów wejściowych. Ten rodzaj testów jest bardzo dokładny. Matematyczna teoria przewidywania służy do wyszukiwania błędów w kodzie.

Analiza regresji jest gałęzią matematyki. Opiera się na badaniu liniowych zależności pomiędzy zmiennymi – zmiana jednej wpływa na drugą. Zależność liniową wyraża się równaniem postaci y = ax + b. Współczynniki a i b wyznaczane są metodą najmniejszych kwadratów i wyrażają zachowanie błędu badanego modelu. Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów pozwala znaleźć nie tylko samą linię regresji, ale także wszystkie znajdujące się pod nią punkty „podatne na odchylenia”. Pozwala to na utworzenie listy niebezpiecznych punktów danych, w których należy najpierw wdrożyć nowe testy.

Istotą algorytmu regresji jest ciągłe zwiększanie liczby powtarzalnych testów przy wykorzystaniu technik optymalizacji i parametrów testów. Celem algorytmu jest ciągła ocena liczby wyprodukowanych próbek w stosunku do wygenerowanego planu testów. Wszystko to można wyrazić wzorem:

n(i+1) = n(i) + ln(Błąd/n)/db(l)

Funkcja J opisuje liczbę