تجزیه و تحلیل رگرسیون یک روش آماری است که برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود.این به پیش بینی نتایج و درک قدرت روابط در داده ها کمک می کند.این مقاله یک راهنمای گام به گام برای محاسبه مدل های رگرسیون و ارزیابی عملکرد آنها فراهم می کند.

مرحله 1: جمع آوری و آماده سازی داده ها

جمع آوری داده های مربوطه که شامل متغیرهای وابسته و مستقل است، کیفیت داده ها را با چک کردن ارزش های از دست رفته، خارج کننده ها و ناسازگاری ها تضمین می کند.اگر لازم است برای بهبود دقت مدل، داده های استاندارد سازی یا عادی سازی را استاندارد کنید.

مرحله دوم: Calculate Regression Cofits

از روش حداقل مربع برای تعیین ضریب هایی که مجموع تفاوت های مربعی بین مقادیر مشاهده شده و پیش بینی شده را به حداقل می رسانند، استفاده کنید.

([۱] [۱۰] = ( ⁇ ] ( ⁇ )) (i- ⁇ ))) / ⁇ (xi-x ⁇ ))

[[ویرایش] [۱] [۱۰] = ⁇ ]

مرحله 3: پیش بینی را انجام دهید

معادله بازگشتی را اعمال کنید:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] = ⁇ 0+ ⁇

مرحله 4: ارزیابی عملکرد مدل

دقت مدل را با استفاده از معیارهایی مانند:

  • خطای میدان معدن (MSE): میانگین تفاوت مربع بین ارزش های مشاهده شده و پیش بینی شده است.
  • مربع: گزارش از اختلاف و اختلاف در متغیر وابسته توضیح داده شده توسط مدل.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۳] [۱]] [۳] [۱] [۳] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱]] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱]]]]] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [

این معیارها به تعیین اینکه مدل چقدر متناسب با داده ها و قدرت پیش بینی آن است، کمک می کند.