Hồi quy

Phân tích hồi quy trong R và Python.

Hồi quy là phương pháp nghiên cứu sự phụ thuộc của biến y vào biến x khác. Phương pháp phân tích dựa trên thực tế là biến đang nghiên cứu có thể được mô tả bằng cách sử dụng hàm phụ thuộc vào giá trị của biến được kiểm soát khác. Nói cách khác, biết các giá trị của X, bạn có thể dự đoán khá chính xác giá trị tương ứng của y. Có hai phương pháp phân tích hồi quy: hồi quy tuyến tính theo cặp và tương quan đa biến.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về cách thực hiện hồi quy trong các ngôn ngữ lập trình phổ biến `R` và `Python`. Cũng

Kiểm tra hồi quy là quá trình tìm kiếm lỗi (lỗi) bên trong một hàm bằng mô hình toán học sẽ dự đoán chức năng của chương trình bất kể các tham số đầu vào đã chọn. Loại thử nghiệm này có độ chính xác cao. Lý thuyết dự đoán toán học được sử dụng để tìm ra sai sót trong mã.

Phân tích hồi quy là một nhánh của toán học. Nó dựa trên nghiên cứu về sự phụ thuộc tuyến tính giữa các biến - sự thay đổi của một biến sẽ ảnh hưởng đến biến kia. Sự phụ thuộc tuyến tính được biểu diễn bằng phương trình có dạng y = ax + b. Các hệ số a và b được xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu và biểu thị mức độ sai số của mô hình được thử nghiệm. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu cho phép bạn tìm thấy không chỉ đường hồi quy mà còn tìm thấy tất cả các điểm “dễ bị sai lệch” nằm bên dưới nó. Điều này cho phép bạn tạo danh sách các điểm dữ liệu nguy hiểm mà trước tiên cần phải triển khai các thử nghiệm mới.

Bản chất của thuật toán hồi quy là liên tục tăng số lượng thử nghiệm có thể lặp lại bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa và tham số thử nghiệm. Mục đích của thuật toán là đánh giá liên tục số lượng mẫu được tạo ra so với kế hoạch thử nghiệm được tạo ra. Tất cả điều này có thể được thể hiện bằng công thức:

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

Hàm J mô tả số