ปัญหาการลดความถดถอย: การคํานวณและการจําแนกแบบขั้นต่อขั้นตอน

การ วิเคราะห์ ความ ถดถอย เป็น วิธี ทาง สถิติ ที่ ใช้ เพื่อ ทํา ให้ เห็น ความ สัมพันธ์ ระหว่างตัวแปร ที่ ไม่ ขึ้น กับตัวแปร ที่ ไม่ ขึ้น กับ อีก ตัว อย่าง หนึ่ง ซึ่ง เป็น ตัว อย่าง ที่ ดี ใน การ ทํานาย ผล และ เข้าใจ ความ เข้ม แข็ง ของ ความ สัมพันธ์ ภาย ใน ข้อมูล บทความ นี้ ให้ คํา แนะ นํา ขั้น ตอน ที่ ช่วย คํานวณ แบบ จําลอง การ เปลี่ยน แปลง และ วิเคราะห์ ผล งาน ของ พวก เขา

ขั้น ที่ 1: สะสม และ เตรียม ข้อมูล

เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับค่าและตัวแปรอิสระด้วย โปรดตรวจสอบคุณภาพข้อมูลที่ขาดไป, ค่าที่ผิดพลาด, ค่าที่ผิดพลาด, และค่าไม่สอดคล้องกัน ค่ามาตรฐาน หรือข้อมูลปกติหากจําเป็นในการปรับปรุงค่าแบบจําลอง

ขั้น ที่ 2: คํานวณ ความ อ่อนแอ ของ การ ทํา ผิด

ใช้วิธีการกําลังสองน้อยที่สุด เพื่อหาสัมประสิทธิ์ที่ ทําให้ผลต่างระหว่างค่ากําลังสองน้อยที่สุด และค่าที่คาดการณ์ไว้

[FLT: 0]] ⁇ 1 = (xxx) (yi - ⁇ ) / ⁇ (xxx)^2

[FLT: 0] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ - ⁇ 1 x

ขั้น ที่ 3: ทํานาย ไว้ ล่วง หน้า

ใช้สมการถดถอย:

[FLT: 0] = ⁇ 0 + ⁇ 1 x

ขั้น ที่ 4: การ ทํา งาน อย่าง เป็น แบบ อย่าง

ปกปิดความแม่นยําของโมเดล โดยใช้เมทริกซ์ เช่น

• Mean squared error (MSE): ผลต่างระหว่างค่าสังเกตกับค่าคาดการณ์เฉลี่ย (FLT:1) สัดส่วนกําลังสองระหว่างค่าสังเกตกับค่าที่คาดการณ์ไว้ (พ.ศ.
• [FLT: 0] R-สแควร์: สัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับแบบจําลองอธิบาย
• [FLT: 0] Adched R-สแควร์: R-quare ปรับให้เข้ากับจํานวนนักทํานาย มีประโยชน์สําหรับความถดถอยหลาย ๆ อย่าง

เมตริกเหล่านี้ช่วยตัดสินว่าโมเดลนี้ เหมาะสมกับข้อมูลและพลังงานทํานายแค่ไหน