Amikor regressziós sort használunk arra, hogy megjósoljuk azt a pontot, amelynek x-értéke kívül esik a képzési adatok x-értékeinek tartományán, akkor azt extrapolációnak nevezzük.
Annak érdekében, hogy (szándékosan) extrapoláljunk, csak a regressziós sort használjuk a képzési adatoktól távol lévő értékek előrejelzésére.
Megjegyezzük, hogy az extrapoláció nem ad megbízható előrejelzéseket, mert a regressziós vonal nem érvényes a képzési adattartományon kívül.
Legyen f lineáris függvény, ha f (-1) = - 2 és f (1) = 4.Find egy egyenletet találunk az f lineáris függvénynek, majd y = f (x) grafikont a koordinátarácson?
Y = 3x + 1 Mivel f egy lineáris függvény, azaz egy vonal, amely szerint f (-1) = - 2 és f (1) = 4, ez azt jelenti, hogy áthalad (-1, -2) és (1,4 ) Ne feledje, hogy csak egy sor haladhat át két ponton, és ha a pontok (x_1, y_1) és (x_2, y_2), az egyenlet (x-x_1) / (x_2-x_1) = (y-y_1) / (y_2-y_1) és így az (-1, -2) és (1,4) -on áthaladó vonal egyenlete (x - (- 1)) / (1 - (- 1)) = (y - (- 2) )) / (4 - (- 2)) vagy (x + 1) / 2 = (y + 2) / 6 és szorozva 6 vagy 3 (x + 1) = y + 2 vagy y = 3x + 1
Hogyan végezhetem az adatok lineáris regresszióját?
Látni kell a teljes választ, hogy megértsem, hogy nem tudom, hogy mit jelent először, hogy megkapja az adatkészletet, ahová visszanyeri az x-et, hogy megtudja, hogyan változik az x hatások y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 És szeretné megtalálni az x és y közötti kapcsolatot, úgyhogy azt hiszi, hogy a modell olyan, mint y = mx + c vagy a y = beta_0 + beta_1x + u statisztikában ezek a béta_0, béta_1 a népesség és az u paraméterei a nem észlelt változók hatása, amit más néven hibakifejezésn
Miért nem hasznos a lineáris interpoláció és az extrapoláció az előrejelzések készítéséhez?
A lineáris interpoláció nem hasznos az előrejelzések készítésekor, mert csak egy már ismert tartományon belül (az időn belül jellemző) adatokat javasol. Például, ha az 1980-as, 1990-es, 2000-es és 2010-es évre vonatkozó adatértékeket ismerte, az interpolációt az 1980 és 2010 közötti valószínűségi értékek meghatározására lehet használni (ez az interpolációs eszköz). A lineáris extrapoláció általában nem hasznos az előrejelz