Doğrusal Regresyon MT4 Göstergesi Nedir?

Doğrusal regresyon, titizlikle incelenen ve pratik uygulamalarda kapsamlı bir şekilde kullanılan ilk regresyon analizi türüdür. Bunun nedeni, bilinmeyen parametrelerine doğrusal olarak bağlı olan modellerin, parametreleriyle doğrusal olmayan bir şekilde ilişkili olan modellere göre sığdırılmasının daha kolay olmasıdır ve sonuç tahmincisinin istatistiksel özellikleridir. bunu belirlemek daha kolaydır.

İstatistikte, doğrusal regrеѕѕiоn, bir bağımlı değişken ile X ile gösterilen bir veya daha fazla açıklayıcı değişken (veya bağımsız değişken) arasındaki ilişkiyi modellemek için doğrusal bir yaklaşımdır. Buna basit doğrusal regresyon denir. Birden fazla açıklayıcı değişken için bu sürece çoklu doğrusal regresyon adı verilir. (Bu terim, tek bir değişken değişken yerine birden fazla ilişkili bağımlı değişkenin yeniden tahmin edildiği çok değişkenli doğrusal regresyondan farklıdır.)

Doğrusal regresyonda ilişkiler, bilinmeyen model parametreleri verilerden tahmin edilen doğrusal düzenleyici işlevler kullanılarak modellenir. Bu tür modellere doğrusal modeller denir. Çoğu zaman, X'in değeri verildiğinde y'nin koşullu ortalamasının X'in bir afin fonksiyonu olduğu varsayılır; daha az sıklıkla, verilen X'in koşullu dağılımının ortancası veya başka bir değeri, X'in doğrusal bir fonksiyonu olarak ifade edilir. Tüm regrеѕѕiоn analiz formları gibi, doğrusal regrеѕ sion, verilen X'in koşullu olasılık dağılımına odaklanır. çok değişkenli analizin alanı olan y ve X'in ortak olasılık dağılımı.

Doğrusal regresyonun birçok pratik kullanımı vardır. Çoğu uygulama aşağıdaki iki geniş kategoriden birine girer:

Amaç yeniden tahmin etme, öngörme veya hata azaltma ise, doğrusal regresyon, y ve X değerlerinden oluşan gözlemlenen bir veri kümesine uyacak şekilde belirleyici bir model uydurmak için kullanılabilir. Böyle bir model geliştirdikten sonra, eğer X'in ek değeri, ona eşlik eden у değeri olmadan verilirse, uydurulan model, у değerinin yeniden tahminini yapmak için kullanılabilir.

Bir y değişkeni ve y ile ilişkili olabilecek bir dizi X1, …, Xp değişkeni verildiğinde, doğrusal regresyon analizi, aralarındaki ilişkinin gücünü ölçmek için uygulanabilir. hangi Xj'nin y ile hiçbir ilişkisinin olmayabileceğini değerlendirmek için en y ve Xj ve Xj'nin hangi alt kümelerinin y hakkında gereksiz bilgi içerdiğini belirlemek.

Doğrusal regresyon modelleri genellikle en küçük kareler yaklaşımı kullanılarak takılır, ancak başka şekillerde de takılabilirler, örneğin başka bir normdaki "uyum eksikliğini" en aza indirerek (en az mutlak sapmalarda olduğu gibi) ion), veya yeniden düzenlenmiş bir durumu en aza indirerek Sırt regresyonunda (L2-nоrm rénаltу) ve kementte (L1-nоrm реnаltу) olduğu gibi en az işlev kaybının versiyonu. Bunun tersine, doğrusal olmayan modeller için en az olağan yaklaşım kullanılabilir. Bu nedenle, "en küçük kareler" ve "doğrusal model" terimleri yakından bağlantılı olsa da, aynı isimde değiller.