ols 예제

회귀 모델을 사용하여 통계 적 추론을 수행할 때 중요한 고려 사항은 데이터가 샘플링된 방법입니다. 이 예에서 데이터는 개별 여성에 대한 측정이 아닌 평균입니다. 모델의 적합성은 매우 좋지만, 이것은 개별 여성의 무게를 그녀의 높이에 따라 높은 정확도로 예측 할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 이러한 예로는 일반화된 최소 제곱, 최대 우도 추정, 베이지안 회귀, 커널 회귀 및 가우시안 프로세스 회귀가 있습니다. R에서 이변량 회귀 분석의 간단한 예제를 사용했습니다. 그러나 모델에 두 개 이상의 예측 변수 X(독립 변수 X)를 포함하는 것은 종종 수혜자입니다. 이렇게 하면 종종 모델의 적합성과 예측 능력을 높일 수 있습니다. 예를 들어 인덱스 값이 7.07(데이터 집합의 평균)인 국가의 경우 1995년의 1인당 로그 GDP 예측 수준이 8.38임을 확인할 수 있습니다. 현재의 예에서는 긴급 주문이 100개 품목을 차지하는 경우 물류 회사의 총 주문량을 예측할 수 있습니다. 이렇게 하려면 먼저 이러한 값으로 새 데이터 집합을 정의해야 합니다. 이 예제에서는 이러한 계산에 의해 결정된 계수가 데이터가 준비되는 방식에 민감하다는 것을 보여 줍니다. 높이는 원래 가장 가까운 인치로 반올림하고 변환하고 가장 가까운 센티미터로 반올림되었습니다.

변환 계수는 1인치에서 2.54cm이므로 정확한 변환이 아닙니다. 원래 인치는 Round(x/0.0254)로 복구한 다음 반올림하지 않고 메트릭으로 다시 변환할 수 있습니다. 이렇게 하면 결과가 됩니다: 이러한 주제를 다루는 소개 텍스트의 경우 [Woo15]를 참조하십시오. 이것이 OLS 가정에 대해 처음 듣는 경우 걱정하지 마십시오. 그러나 선형 회귀에 대해 처음 듣는 경우 적절한 소개를 받아야합니다. 링크 된 문서에서, 우리는 회귀를 만드는 전체 과정을 통해 이동합니다. 또한, 우리는 당신이 무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 이해할 수 있도록 몇 가지 예를 보여줍니다. 이 중 하나는 SAT-GPA 예제입니다. 예제를 살펴보겠습니다. 아래에서 높은 수준의 이종성을 나타내는 분산형 플롯을 볼 수 있습니다. 대부분의 건물은 세계에서 가장 가치있는 부동산의 일부와 마천루입니다 장소.

런던 중심부가 런던 중심부에 있었다면 정확한 위치를 변수로 생략했습니다. 거의 모든 다른 도시에서, 이것은 요인이 되지 않을 것입니다. 하지만 런던시의 백만 달러 짜리 스위트룸이 그 예입니다. 이러한 점근 분포는 예측, 가설 테스트, 다른 추정기 생성 등에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 예측의 문제를 고려하십시오. x 0 {displaystyle x_{0}}가 회귀 변수 분포 도메인 내의 일부 지점이며 응답 변수가 해당 시점에 있었을 내용을 알고 싶어한다고 가정합니다. 평균 응답은 수량 y 0 = x 0 T β {디스플레이 스타일 y_{0}=x_{0}{{0}=x{{0};**베타}; 반면 예측된 응답은 y^0=x 0 Β ^0*{*0}{{0}{{{**********입니다. 분명히 예측 된 응답은 임의의 변수이며, 그 분포는 β ^ {displaystyle {hat {beta}} : 이 문서에서는 분석 및 일일 수요 예측 주문 데이터 집합에 대한 R 통계 소프트웨어를 사용합니다. 우리의 단계를 보여줍니다. 데이터 집합은 .csv File으로 다운로드한 다음 다음과 같은 문으로 R로 가져올 수 있습니다. 현재의 경제 성과에 영향을 미칠 수 있는 환경입니다.