Isi kandungan:

Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda?
Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda?

Video: Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda?

Video: Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda?
Video: REGRESI LINIER BERGANDA,UJI T, UJI T, UJI F, KOEFISIEN DETERMINASI lengkap dengan intrepretasi 2024, November
Anonim

Untuk memahami hubungan di mana lebih daripada dua pembolehubah adalah hadir, a regresi linear berganda digunakan.

Contoh Menggunakan Regresi Linear Berganda

  1. yi = pembolehubah bersandar: harga XOM.
  2. xi1 = kadar faedah.
  3. xi2 = harga minyak
  4. xi3 = nilai indeks S&P 500.
  5. xi4= harga minyak niaga hadapan.
  6. B0 = pintasan-y pada masa sifar.

Memandangkan perkara ini dilihat, bagaimanakah regresi linear berbilang berfungsi?

Regresi linear berganda cuba memodelkan hubungan antara dua atau lebih pembolehubah penjelasan dan pembolehubah bergerak balas dengan memasang a linear persamaan kepada data yang diperhatikan. Setiap nilai pembolehubah tidak bersandar x dikaitkan dengan nilai pembolehubah bersandar y.

Juga, apakah persamaan untuk regresi berganda? Regresi Berganda . Regresi berganda secara amnya menerangkan hubungan antara pelbagai pembolehubah bebas atau peramal dan satu pembolehubah bersandar atau kriteria. The persamaan regresi berganda dijelaskan di atas mengambil bentuk berikut: y = b1x1 + b2x2 + … + b x + c.

Selain itu, untuk apa regresi linear berganda digunakan?

Regresi berganda adalah lanjutan daripada mudah regresi linear . Ia adalah digunakan apabila kita ingin meramalkan nilai pembolehubah berdasarkan nilai dua atau lebih pembolehubah lain. Pembolehubah yang ingin kita ramalkan dipanggil pembolehubah bersandar (atau kadangkala, hasil, sasaran atau pembolehubah kriteria).

Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda dalam Python?

Regresi Linear Berbilang dalam Python

  1. Langkah 1: Muatkan set data Boston.
  2. Langkah 2: Sediakan pembolehubah bersandar dan bebas.
  3. Langkah 3: Lihat pembolehubah bebas.
  4. Langkah 4: Lihat pembolehubah bersandar.
  5. Langkah 5: Bahagikan data kepada set kereta api dan ujian:

Disyorkan: