Основное использование линейной регрессии - это согласование линии с двумя наборами данных и определение степени их взаимосвязи.
Примеры:
2 комплекта цен на акции
количество осадков и урожай
часы обучения и оценки
Что касается корреляции, общий консенсус таков:
Значения корреляции 0,8 или выше обозначают сильную корреляцию
Значения корреляции от 0,5 или выше до 0,8 обозначают слабую корреляцию
Значения корреляции менее 0,5 обозначают очень слабую корреляцию f
Калькулятор линейной регрессии и корреляции
Каково значение частной производной? Приведите пример и помогите мне понять вкратце.
Увидеть ниже. Я надеюсь, что это помогает. Частная производная неразрывно связана с общей вариацией. Предположим, у нас есть функция f (x, y), и мы хотим знать, насколько она меняется, когда мы вводим приращение для каждой переменной. Исправляя идеи, делая f (x, y) = kxy, мы хотим знать, как много это df (x, y) = f (x + dx, y + dy) -f (x, y). В нашем примере функции мы иметь f (x + dx, y + dy) = k (x + dx) (y + dy) = kxy + kx dx + ky dy + k dx dy, а затем df (x, y) = kxy + kx dx + ky dy + k dx dy-k xy = kx dx + ky dy + k dx dy Выбор dx, dy сколь угодно мал, затем dx dy, приблизительно 0, а затем df (x, y) = kx dx + ky dy,
Каково влияние трения на массу? + Пример
Трение не может влиять на массу вещества (учитывая вещество, масса которого не изменяется со временем), скорее это масса объекта, которая может по-разному влиять на трение. Давайте рассмотрим пример, чтобы понять ситуацию. Предположим, что блок массы m лежит на столе, если коэффициент силы трения между ними равен mu, то максимальная величина силы трения (f), которая может действовать на их границе раздела, равна mu × N = mumg (где N - нормаль Реакция обеспечивается таблицей на блоке, и она равна его весу.) Итак, для mu это постоянная, f проп м. Таким образом, чем больше масса объекта, тем выше будет сила трения. Тепер
Что такое линия линейной регрессии? + Пример
Это линия, которая наиболее точно соответствует переменным, если предполагается линейная корреляция. Пример: работая преподавателем, я чувствовал, что учащиеся с хорошими показателями по математике также с хорошими результатами по физике и наоборот. Таким образом, я сделал диаграмму рассеяния на диаграмме в Excel, где x = математика и y = физика, где каждый студент был представлен точкой. Я заметил, что набор точек был похож на форму сигары вместо того, чтобы быть повсюду (последнее означало бы отсутствие корреляции вообще). И затем я сделал две вещи: (1) у меня был рассчитан коэффициент корреляции (который был высоким) (2