Cổng Thông Tin Đại Học, Cao Đẳng Lớn Nhất Việt Nam

Nhiều hồi quy là gì? Xem xong 5 phút hiểu luôn.

KHOA Y DƯỢC HÀ NỘI

Thẳng tiến vào đại học chỉ với: Điểm lớp 12 Từ 6,5 Điểm thi từ 18 năm 2021

Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta bắt gặp các biến số, có liên quan đến nhau. Để nghiên cứu mức độ mối quan hệ giữa các biến này, chúng tôi sử dụng mối tương quan. Để tìm ra bản chất của mối quan hệ giữa các biến, chúng ta có một thước đo khác, được gọi là hồi quy. Trong điều này, chúng tôi sử dụng tương quan và hồi quy để tìm các phương trình sao cho chúng tôi có thể ước tính giá trị của một biến khi giá trị của các biến khác được đưa ra.

Định nghĩa hồi quy nhiều

Phân tích hồi quy bội là một kỹ thuật thống kê phân tích mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến và sử dụng thông tin để ước tính giá trị của các biến phụ thuộc. Trong hồi quy bội, mục tiêu là phát triển một mô hình mô tả một biến phụ thuộc y với nhiều hơn một biến độc lập.

Nhiều công thức hồi quy

Trong hồi quy tuyến tính, chỉ có một biến độc lập và phụ thuộc tham gia. Nhưng, trong trường hợp hồi quy bội, sẽ có một tập hợp các biến độc lập giúp chúng ta giải thích tốt hơn hoặc dự đoán biến phụ thuộc y.

Phương trình hồi quy bội được đưa ra bởi

y = a + b 1 × 1 + b 2 × 2 + …… + b kxk

trong đó x 1 , x 2 ,… .x k là k biến độc lập và y là biến phụ thuộc.

Định nghĩa phân tích hồi quy nhiều

Phân tích hồi quy nhiều lần cho phép kiểm soát rõ ràng nhiều trường hợp khác ảnh hưởng đồng thời đến biến phụ thuộc. Mục tiêu của phân tích hồi quy là mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Gọi k biểu diễn số biến và ký hiệu là x 1 , x 2 , x 3 , ……, x k . Phương trình như vậy rất hữu ích cho việc dự đoán giá trị của y khi các giá trị của x đã biết.

Hồi quy nhiều bước

Hồi quy từng bước là một quá trình từng bước bắt đầu bằng cách phát triển một mô hình hồi quy với một biến dự báo duy nhất và thêm và xóa biến dự báo từng bước một. Hồi quy bội từng bước là phương pháp xác định phương trình hồi quy bắt đầu với một biến độc lập và thêm từng biến độc lập vào. Phương pháp hồi quy bội từng bước còn được gọi là phương pháp lựa chọn thuận vì chúng ta bắt đầu không có biến độc lập và thêm một biến độc lập vào phương trình hồi quy tại mỗi lần lặp. Có một phương pháp khác được gọi là phương pháp loại bỏ ngược, bắt đầu với toàn bộ tập hợp các biến và loại bỏ một biến độc lập ở mỗi lần lặp.

Phần dư: Các biến thể trong biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy được gọi là biến dư hoặc biến sai. Nó còn được gọi là lỗi ngẫu nhiên hoặc đôi khi chỉ là “lỗi”. Đây là một lỗi ngẫu nhiên do các phương pháp lấy mẫu khác nhau .

Ưu điểm của hồi quy nhiều bước

  • Chỉ các biến độc lập có hệ số hồi quy khác 0 mới được đưa vào phương trình hồi quy.
  • Các thay đổi trong nhiều sai số tiêu chuẩn của ước tính và hệ số xác định được hiển thị.
  • Hồi quy bội từng bước hiệu quả trong việc tìm ra phương trình hồi quy chỉ với các hệ số hồi quy đáng kể.
  • Các bước liên quan đến việc phát triển phương trình hồi quy rất rõ ràng.

Hồi quy đa biến đa biến

Hầu hết, suy luận thống kê đã được giữ ở mức hai biến. Các thử nghiệm thống kê tham chiếu cũng đã được phát triển cho các phân tích đa biến, phân tích mối quan hệ giữa nhiều hơn hai biến. Phần mở rộng thường được sử dụng của phân tích tương quan cho các suy luận đa biến là phân tích hồi quy bội. Phân tích hồi quy bội cho thấy mối tương quan giữa từng tập hợp các biến độc lập và phụ thuộc.

Đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là một thuật ngữ được dành riêng để mô tả trường hợp khi mối tương quan giữa các biến dự báo là cao.

Dấu hiệu của Đa cộng tuyến

  • Mối tương quan cao giữa các cặp biến dự báo.
  • Độ lớn hoặc dấu hiệu của hệ số hồi quy không có ý nghĩa vật lý tốt.
  • Hệ số hồi quy không có ý nghĩa trên các yếu tố dự báo có ý nghĩa.
  • Độ nhạy cuối cùng của độ lớn hoặc dấu hiệu của hệ số hồi quy dẫn đến việc chèn hoặc xóa biến dự báo.
0 0 votes
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Khoa Y Dược Hà Nội tuyển sinh chính quy

Bài viết mới nhất

Thi trắc nghiệm online
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x