Регресія

Регресійний аналіз у R та Python.

Регресія - це метод дослідження залежності змінної у від іншої змінної х. Метод аналізу заснований на тому, що змінна, що досліджується, може бути описана за допомогою функції, яка залежить від значень іншої контрольованої змінної. Іншими словами, знаючи значення X, можна досить точно передбачити і відповідне значення у. Існують два методи регресійного аналізу: парна лінійна регресія та множинна кореляція.

У статті ми розповімо про те, як проводити регресію у популярних мовах програмування `R` та `Python`. Також

Регресійне тестування – процес пошуку помилок (багів) усередині функції з використанням математичної моделі, яка дозволить передбачити функціонування програми незалежно від вибраних вхідних параметрів. Даний тип тестування має високу точність. Для пошуку вад у коді використовується математична теорія передбачень.

Регресійний аналіз – розділ математики. У його основі лежить дослідження лінійних залежностей між змінними – зміна однієї впливає іншу. Лінійна залежність виражається рівнянням виду y = ax + b. Коефіцієнти a і b визначаються методом найменших квадратів і виражають урену моделі над помилками. Використання методу найменших квадратів дозволяє знайти як саму лінію регресії а й усі «схильні до девіаціям» точки, що під нею. Це дозволяє скласти список небезпечних точок даних, куди необхідно насамперед впроваджувати нові тести.

Суть регресивного алгоритму в безперервному збільшенні кількості тестів, що відтворюються, за допомогою застосування технік оптимізації та параметрів тестів. Мета алгоритму полягає у безперервній оцінці кількості вироблених проб на відповідність сформованому плану тестування. Усе це можна сказати формулою:

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

Функція J визначає число