Phân tích lại là một phương pháp thống kê được dùng để mô phỏng mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hay nhiều biến tự do. nó giúp dự đoán kết quả và hiểu được sức mạnh của các mối quan hệ trong dữ liệu. bài báo này cung cấp một hướng dẫn từng bước để tính toán các mô hình hồi quy và đánh giá hiệu suất của chúng.

Bước 1: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Thu thập dữ liệu liên quan gồm biến phụ thuộc và biến riêng. Kiểm tra chất lượng dữ liệu bằng cách kiểm tra xem có giá trị, giá trị, hay không. Tiêu chuẩn hóa dữ liệu hoặc làm chuẩn nếu cần thiết để cải thiện độ chính xác mô hình.

Bước 2: Tính hiệu quả của việc tái phát

Dùng phương pháp ít nhất vuông để xác định các hệ số giảm thiểu tổng số khác biệt bình phương giữa các giá trị quan sát và dự đoán. Đối với hồi quy tuyến tính đơn giản, các công thức là:

=(xi - x- x-xi) / i - xi(x - x)^2 )

[FLT:] 0 = 1 x

Bước 3: Tiên đoán

Áp dụng phương trình hồi quy:

[FLT:]

Bước 4: Đánh giá khả năng mô hình

Đánh giá độ chính xác của mô hình sử dụng các thước đo như:

  • Lỗi Itan Squared (MSE): bình phương khác nhau giữa các giá trị được quan sát và dự đoán.
  • R- vuông hoá:) Sự tương thích giữa biến số trong biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
  • Điều chỉnh R- vuông: [FLT: 1] R- vuông chỉnh cho số lượng các bộ tiên đoán, hữu ích cho nhiều hồi quy.

Những thước đo giúp xác định các mô hình phù hợp với dữ liệu và sức mạnh dự đoán của nó như thế nào.