Regressão

Análise de regressão em R e Python.

A regressão é um método para estudar a dependência de uma variável y em outra variável x. O método de análise baseia-se no fato de que a variável em estudo pode ser descrita por meio de uma função que depende dos valores de outra variável controlada. Em outras palavras, conhecendo os valores de X, você pode prever com bastante precisão o valor correspondente de y. Existem dois métodos de análise de regressão: regressão linear pareada e correlação múltipla.

Neste artigo falaremos sobre como realizar regressão nas populares linguagens de programação `R` e `Python`. Também

O teste de regressão é o processo de busca de erros (bugs) dentro de uma função usando um modelo matemático que irá prever o funcionamento do programa independentemente dos parâmetros de entrada selecionados. Este tipo de teste é altamente preciso. A teoria da previsão matemática é usada para encontrar falhas no código.

A análise de regressão é um ramo da matemática. Baseia-se no estudo das dependências lineares entre variáveis ​​– uma mudança em uma afeta a outra. A dependência linear é expressa por uma equação da forma y = ax + b. Os coeficientes aeb são determinados pelo método dos mínimos quadrados e expressam o desempenho de erro do modelo testado. Usar o método dos mínimos quadrados permite encontrar não apenas a linha de regressão em si, mas também todos os pontos “propensos a desvios” localizados abaixo dela. Isso permite criar uma lista de pontos de dados perigosos onde novos testes precisam ser implementados primeiro.

A essência do algoritmo de regressão é aumentar continuamente o número de testes reproduzíveis usando técnicas de otimização e parâmetros de teste. O objetivo do algoritmo é avaliar continuamente o número de amostras produzidas em relação ao plano de teste gerado. Tudo isso pode ser expresso pela fórmula:

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

A função J descreve o número