Regression

Regressionsanalys i R och Python.

Regression är en metod för att studera beroendet av en variabel y av en annan variabel x. Analysmetoden bygger på att variabeln som studeras kan beskrivas med en funktion som beror på värdena för en annan kontrollerad variabel. Med andra ord, genom att känna till värdena på X, kan du ganska exakt förutsäga motsvarande värde på y. Det finns två metoder för regressionsanalys: parvis linjär regression och multipelkorrelation.

I den här artikeln kommer vi att prata om hur man utför regression i de populära programmeringsspråken `R` och `Python`. Också

Regressionstestning är processen att söka efter fel (buggar) i en funktion med hjälp av en matematisk modell som kommer att förutsäga programmets funktion oavsett de valda ingångsparametrarna. Denna typ av testning är mycket exakt. Matematisk prediktionsteori används för att hitta brister i koden.

Regressionsanalys är en gren av matematiken. Den bygger på studiet av linjära beroenden mellan variabler – en förändring i den ena påverkar den andra. Linjärt beroende uttrycks av en ekvation av formen y = ax + b. Koefficienterna a och b bestäms av minsta kvadratmetoden och uttrycker felprestandan för den testade modellen. Genom att använda minsta kvadratmetoden kan du inte bara hitta själva regressionslinjen utan också alla "avvikelsebenägna" punkter som finns under den. Detta gör att du kan skapa en lista över farliga datapunkter där nya tester måste implementeras först.

Kärnan i regressionsalgoritmen är att kontinuerligt öka antalet reproducerbara tester med hjälp av optimeringstekniker och testparametrar. Syftet med algoritmen är att kontinuerligt utvärdera antalet producerade prover mot den genererade testplanen. Allt detta kan uttryckas med formeln:

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

J-funktionen beskriver numret