Дефиниране на нелинейна регресия

Какво е нелинейна регресия

Нелинейната регресия е форма на регресионен анализ, при която данните са подходящи за модел и след това се изразяват като математическа функция. Простата линейна регресия свързва две променливи (X и Y) с права линия (y = mx + b), докато нелинейната регресия трябва да генерира линия (обикновено крива), сякаш всяка стойност на Y е произволна променлива. Целта на модела е сборът на квадратите да е възможно най-малък. Сумата от квадратчета е мярка, която проследява колко наблюдения варират от средната стойност на набора от данни. Той се изчислява, като първо се намери разликата между средната и всяка точка на данните в набора. Тогава всяка от тези различия е на квадрат. И накрая, всички квадратни фигури се добавят заедно. Колкото по-малка е сумата от тези квадратни цифри, толкова по-добре функцията отговаря на точките от данни в набора. Нелинейната регресия използва логаритмични функции, тригонометрични функции, експоненциални функции и други методи на приспособяване.

Разрушаване на нелинейната регресия

Нелинейното регресионно моделиране е подобно на линейното регресионно моделиране, тъй като и двамата се стремят да проследят графично определен отговор от набор от променливи. Нелинейните модели са по-сложни от линейните модели за разработване, тъй като функцията се създава чрез поредица от приближения (итерации), които могат да произтичат от проба и грешка. Математиците използват няколко установени метода, като методът на Гаус-Нютон и метода на Левенберг-Маркард.

Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.

Свързани условия

Как работи методът на критериите за най-малки квадрати Критерият с най-малко квадрати е метод за измерване на точността на една линия при изобразяване на данните, които са били използвани за нейното генериране. Тоест, формулата определя линията на най-доброто прилягане. повече Как работи методът на най-малките квадрати Методът на най-малките квадрати е статистическа техника за определяне на линията, която е най-подходяща за даден модел, определена чрез уравнение с определени параметри към наблюдаваните данни. повече Разбиране на линейни отношения Линейната връзка (или линейната асоциация) е статистически термин, използван за описание на пряко пропорционалната връзка между променлива и константа. повече Какви мерки за регресия Регресията е статистическо измерване, което се опитва да определи силата на връзката между една зависима променлива (обикновено се обозначава с Y) и поредица от други променливи променливи (известни като независими променливи). повече Какво е грешка? Терминът за грешка се дефинира като променлива в статистически модел, който се създава, когато моделът не представя напълно реалната връзка между независимите и зависимите променливи. повече Как работи статистическата техника на сумата от квадрати Сумата от квадрати е статистическа техника, използвана при регресионен анализ за определяне на дисперсията на точките от средната им стойност. При регресионен анализ целта е да се определи доколко една поредица от данни може да бъде приспособена към функция, която може да помогне да се обясни как се генерират сериите от данни. повече партньорски връзки