Linearna regresija
Iz Wikipedije, proste enciklopedije
 |
Da bo članek zadostoval merilom kakovosti, ga bo treba urediti. O tem se lahko pogovorite na pogovorni strani članka. Pomagajte si tudi s Slogovnim priročnikom. |
Regresija meri odvisnost dveh slučajnih spremenljivk - kakšen vpliv ima ena na dugo.
Na populaciji merimo 2 podatka, zanima nas vrsta odvisnosti med slučajnima spremenljivkama.
Razsevni grafikoni
1. in 2. : linearna regresija
Iščemo krivuljo ki bi se podatkom najboljše prilegala. Če je linearna regresija iščemo premico.
y = k*x+n
Glede na to kako bi krivulja "morala izgledati" začnemo graditi krivuljo ki se bo najbolje prilegala.
[uredi] Primer
- Dnevna količina padavin in število gledalcev na nogometni tekmi.
- Starost in cena avtomobila.
- Število pokajenih cigaret in življenjska doba.
- Zmožnost seksanja v temi in količina pojedenih dagenj.
[uredi] Linearna regresija
- 1. regresijsko premica
Parametra a in b izberemo po metodi najmanjših kandiidatov tako, da minimiziramo (pogledamo za vsako meritev koliko daleč navpično (y) leži od premice, vsota kvadratov vseh meritev mora biti čimmanjša).
- 2. regresijska premica
Drugo regresijsko premico dobimo tako, da minimiziramo vsoto kvadratov odstopanj v x smeri.
Regresijski premici tipično nista enaki.
- Definicija
- Trditev
- 1. in 2. regresijska premica se sekata v točki (E(X),E(Y))
