Hvordan laver man multipel lineær regression?

2024 Forfatter: Stanley Ellington | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-16 00:15

At forstå en sammenhæng, hvor mere end to variabler er nærværende, en multipel lineær regression anvendes.

Eksempel på brug af multipel lineær regression

1. y_jeg = afhængig variabel: pris på XOM.
2. x_i1 = renter.
3. x_i2 = oliepris.
4. x_i3 = værdien af S&P 500-indekset.
5. x_i4= pris på oliefutures.
6. B₀ = y-skæringspunkt på tidspunktet nul.

Hvordan fungerer multipel lineær regression i lyset af dette?

Multipel lineær regression forsøger at modellere forholdet mellem to eller flere forklarende variable og en responsvariabel ved at tilpasse en lineær ligning til observerede data. Hver værdi af den uafhængige variabel x er forbundet med en værdi af den afhængige variabel y.

Og hvad er ligningen for multipel regression? Multipel regression . Multipel regression generelt forklarer forholdet mellem mange uafhængige eller prædiktorvariable og en afhængig eller kriteriumvariabel. Det multipel regressionsligning forklaret ovenfor har følgende form: y = b₁x₁ + b₂x₂ + … + b x + c.

Desuden, hvad bruges multipel lineær regression til?

Multipel regression er en udvidelse af simple lineær regression . det er bruges hvornår vi ønsker at forudsige værdien af en variabel baseret på værdien af to eller flere andre variable. Variablen, vi ønsker at forudsige, kaldes den afhængige variabel (eller nogle gange, udfalds-, mål- eller kriteriumvariablen).

Hvordan laver man multipel lineær regression i Python?

Multipel lineær regression i Python

1. Trin 1: Indlæs Boston-datasættet.
2. Trin 2: Opsæt de afhængige og de uafhængige variable.
3. Trin 3: Få et blik på den uafhængige variabel.
4. Trin 4: Få et blik på den afhængige variabel.
5. Trin 5: Opdel dataene i tog- og testsæt: