Regression

Ikkita o’zgaruvchilar o’rtasida bog’liqlik qanchalik “accurate”

Simple Linear regressionning maqsadi ikkita o’zgaruvchi qiymatlari o’rtasidagi bog’liqlikni linear grafikda tasvirlash. Va bog’liqlik uchun eng markaziy, optimal nuqtalar o’rtasidagi to’g’ri chiziqni chizishdir, buning uchun linear regression least square (eng kichik kvadrat) usulidan foydalanadi.

• Simple Linear regressionning maqsadi ikkita o’zgaruvchi qiymatlari o’rtasidagi bog’liqlikni linear grafikda tasvirlash. Va bog’liqlik uchun eng markaziy, optimal nuqtalar o’rtasidagi to’g’ri chiziqni chizishdir, buning uchun linear regression least square (eng kichik kvadrat) usulidan foydalanadi.
• Regression chizig’i quyidagi formula ishlatiladi:

Bunda: y – hisoblangan nomustaqil o’zgaruvchi
x – mustaqil o’zgaruvchi
a - ikkita o’zgaruvchilarning bog’liqlik qiymatini, y va x qiymatlariga bo’linmasiga ko’paytmasi
b – y ning o’rtacha qiymatidan, xning o’rtacha qiymatini b ga ko’paytirib ayirishga teng
Bu y ning ma’lum bir qiymatga nisbatan hisoblangan natijasi. Har bir x qiymat uchun y da qandaydir bir mos qiymat joylashgan.
Quyidagi misolda insonning bo’yi (body size) og’irligini hisoblash uchun ishlatilgan.

Multiple Linear Regression

• Simple Linear regressionda faqat ikkita o’zgaruvchilar bo’ladi: mustaqil o’zgaruvchi va nomustaqil o’zgaruvchi.
• Multiple linear regressionda esa ikki yoki undan ortiq mustaqil o’zgaruvchilarga ko’ra nomustaqil o’zgaruvchi hisoblanadi.
• Asosiy maqsad bir o’zgaruvchini turli o’zgaruvchilar yordamida hisoblash, tahlillash va bashorat qilish.

Multiple Linear Regression

• Bunda bitta o’zgaruvchi qiymati turli xildagi (x1, x2, x3, xk) mustaqil o’zgaruvchilar orqali hisoblanadi.
• Barcha mustaqil o’zgaruvchilar 0 bo’lsa, faqat a degan natija chop etiladi.
• Masalan: https://datatab.net/statistics-calculator/regression