ניתוח רגרסיה רגרסיה aka


#|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S|T|U|V|W|X|Y|ZIndex 


רגרסיה aka רגרסיה - הגרסה המקוצרת

תהליך מוגדר לכימות דוגמנות הפלט של תהליך יחסית o משתני הקלט שלה. הוא מעריך את הקשר בין תשומות ותפוקות של תהליך מייצרת מודל מתמטי של מערכת יחסים. השימוש בו יכול להוביל להבנה טובה יותר של הגורמים הקריטיים השליטה שוויון HT של פלט התהליך.


רגרסיה aka רגרסיה - גרסה ארוכה

ניתוח רגרסיה כולל טכניקות רבות עבור מודלים וניתוח של מספר משתנים, כאשר הדגש הוא על הקשר בין משתנה תלוי אחד או יותר משתנים בלתי תלויים. באופן ספציפי יותר, ניתוח רגרסיה עוזר להבין כיצד ערך טיפוסי של השינויים המשתנה התלוי, כאשר כל אחד המשתנים הבלתי תלויים מגוונת, בעוד משתנים בלתי תלויים אחרים מוחזקים קבוע. ברוב המקרים, ניתוח רגרסיה מעריך את הציפייה מותנה של המשתנה התלוי בהינתן המשתנים הבלתי תלויים - כלומר, הערך הממוצע של המשתנה התלוי, כאשר המשתנים הבלתי תלויים מוחזקים קבוע. פחות נפוץ, הדגש הוא על פרמטר מיקום quantile, או אחרים של התפלגות מותנה של המשתנה התלוי בהינתן המשתנים הבלתי תלויים. בכל המקרים, המטרה הערכה היא פונקציה של המשתנים הבלתי תלויים בשם הפונקציה רגרסיה. בניתוח רגרסיה, היא גם עניין לאפיין את השונות של המשתנה התלוי סביב הפונקציה רגרסיה, אשר יכול להיות מתואר על ידי התפלגות הסתברות.

ניתוח רגרסיה נעשה שימוש נרחב עבור חיזוי חיזוי, שם השימוש בו יש חפיפה ניכרת עם בתחום של למידת מכונה. ניתוח רגרסיה משמש גם כדי להבין מה בין משתנים בלתי תלויים הקשורים המשתנה התלוי, וכן לחקור את צורות של יחסים אלה. בנסיבות מוגבלות, ניתוח רגרסיה ניתן להסיק קשרים סיבתיים בין משתנים בלתי תלויים ותלויים.

גוף גדול של טכניקות לביצוע ניתוח רגרסיה פותחה. שיטות מוכרות כגון רגרסיה ליניארית ורגילה לפחות רגרסיה ריבועים פרמטרית הם, כי תפקידו של נסיגה מוגדר במונחים של מספר סופי של פרמטרים לא ידועים, כי הם מעריכים מהנתונים. רגרסיה פרמטרית מתייחס טכניקות המאפשרות את הפונקציה רגרסיה לשכב סט מסוים של פונקציות, אשר עשוי להיות אינסופי מימדי.

הביצועים של שיטות ניתוח רגרסיה בפועל תלוי בצורה של תהליך הפקת הנתונים, וכיצד הוא מתייחס לגישה רגרסיה בשימוש. מאז צורה האמיתית של תהליך הפקת הנתונים היא בכלל לא ידוע, ניתוח רגרסיה לעתים קרובות תלוי במידה מסוימת על הנחות לגבי התהליך הזה. הנחות אלה הן לפעמים (אך לא תמיד) testable אם כמות גדולה של מידע זמין. מודלים לחיזוי רגרסיה לעתים קרובות שימושי גם כאשר ההנחות מופרות באופן מתון, אם כי הם לא יכולים לבצע בצורה אופטימלית. עם זאת, ביישומים רבים, במיוחד עם השפעה קטנה או שאלות של סיבתיות מבוסס על נתונים תצפיתיים, שיטות רגרסיה לתת תוצאות מטעות.


Chartitnow

Advertising





הגדרת ברוסית| הגדרת בצרפתית| הגדרת ביפנית| הגדרה ויאטנמית| הגדרת ביוונית| הגדרת בפולנית| הגדרת בטורקית| הגדרת בפורטוגזית| הגדרת בהינדית| הגדרת בשוודית| הגדרת בערבית| הגדרת בסינית| הגדרת בהולנדית| הגדרה של עברית| הגדרת בגרמנית| הגדרת בקוריאנית| הגדרת באיטלקית| הגדרת בספרדית| הגדרת בתאילנדית|