Визначення нелінійної регресії

Що таке нелінійна регресія

Нелінійна регресія - це форма регресійного аналізу, в якій дані підходять до моделі і потім виражаються як математична функція. Проста лінійна регресія стосується двох змінних (X і Y) з прямою лінією (y = mx + b), тоді як нелінійна регресія повинна генерувати лінію (як правило, криву) так, ніби кожне значення Y було випадковою змінною. Мета моделі - зробити суму квадратів якомога меншою. Сума квадратів - це міра, яка відстежує, наскільки спостереження відрізняються від середнього набору даних. Він обчислюється шляхом спочатку знаходження різниці між середньою та кожною точкою даних у наборі. Потім кожна з цих різниць складається в квадрат. Нарешті, всі фігури у квадраті додаються разом. Чим менша сума цих фігур у квадраті, тим краще функція підходить до точок даних у наборі. Нелінійна регресія використовує логарифмічні функції, тригонометричні функції, експоненціальні функції та інші методи підгонки.

Порушення нелінійної регресії

Нелінійне регресійне моделювання подібне до лінійного регресійного моделювання тим, що обидва прагнуть графічно відстежувати конкретну реакцію з набору змінних. Нелінійні моделі є складнішими за лінійні моделі, тому що функція створюється за допомогою ряду наближень (ітерацій), які можуть випливати із спроб та помилок. Математики використовують декілька усталених методів, таких як метод Гаусса-Ньютона та метод Левенберга-Маркарда.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Як працює метод критеріїв найменших квадратів Критерій найменших квадратів - це метод вимірювання точності рядка при зображенні даних, які були використані для їх генерування. Тобто формула визначає лінію найкращого підходу. докладніше Як працює метод найменших квадратів Метод найменших квадратів - це статистична методика визначення лінії, що найкраще підходить для моделі, визначена рівнянням з певними параметрами до спостережуваних даних. докладніше Розуміння лінійних зв’язків Лінійна залежність (або лінійна асоціація) - це статистичний термін, що використовується для опису прямо пропорційних відносин між змінною та постійною. докладніше Які заходи регресії Регресія - це статистичне вимірювання, яке намагається визначити міцність зв’язку між однією залежною змінною (зазвичай позначається Y) та низкою інших змінних змінних (відомих як незалежні змінні). докладніше Що таке термін помилки? Термін помилки визначається як змінна в статистичній моделі, яка створюється тоді, коли модель не повністю представляє фактичну залежність між незалежними та залежними змінними. детальніше Як працює статистична техніка суми квадратів Сума квадратів - це статистична методика, що використовується в регресійному аналізі для визначення дисперсії точок даних від їх середнього значення. При регресійному аналізі мета полягає в тому, щоб визначити, наскільки добре ряд даних може бути пристосований до функції, яка може допомогти пояснити, як створювались дані серії. більше Партнерські посилання