جزوه کامل رگرسیون خطی
استفاده از داده‌ها به منظور کشف رابطه بین آن‌ها اساس داده‌کاوی است. یکی از ابزار سنجش رابطه و مدل‌سازی استفاده از ابزار آماری رگرسیون است. امروزه به منظور تحلیل و کشف مدل روی «مه داده» (کلان‌داده | Big Data)، روشهای مختلف رگرسیون توسعه یافته است. استفاده از تحلیل رگرسیون خطی ساده در علوم مختلف داده‌کاوی، بخصوص مبحث «آموزش ماشین» (Machine Learning)، فیزیک، شیمی و علوم زیستی کاربرد بسیاری دارد.
در آمار، رگرسیون خطی یک رویکرد مدل خطی بین متغیر «پاسخ» (Response) با یک یا چند متغیر «توصیفی» (Explanatory) است. اغلب برای کشف مدل رابطه‌ی خطی بین متغیرها از رگرسیون (Regression) استفاده می‌شود. در این حالت فرض بر این است که یک یا چند متغیر توصیفی که مقدار آن‌ها مستقل از بقیه متغیرها یا تحت کنترل محقق است، می‌تواند در پیش‌بینی متغیر پاسخ که مقدارش وابسته به متغیرهای توصیفی و تحت کنترل محقق نیست، موثر باشد. هدف از انجام تحلیل رگرسیون شناسایی مدل خطی این رابطه است.
از آنجایی که ممکن است علاوه بر متغیرهای مستقل، عوامل زیاد و ناشناخته دیگری نیز در تعیین مقدار متغیر وابسته نقش داشته باشند، مدل رگرسیونی را با مناسب‌ترین تعداد متغیر مستقل در نظر گرفته و میزان خطا را به عنوان نماینده عوامل تصادفی دیگری که قابل شناسایی نبودند در نظر می‌گیریم که انتظار است کمتر در تغییرات متغیر وابسته نقش داشته باشند.برای سنجش شدت رابطه بین متغیر وابسته و مستقل می‌توان از ضریب همبستگی استفاده کرد. هر چه ضریب همبستگی به ۱ یا ۱- نزدیکتر باشد، شدت رابطه خطی بین متغیرهای مستقل و وابسته شدیدتر است. البته اگر ضریب همبستگی نزدیک به ۱ باشد جهت تغییرات هر دو متغیر یکسان است که به آن رابطه مستقیم می‌گوییم و اگر ضریب همبستگی به ۱- نزدیک باشد، جهت تغییرات متغیرها معکوس یکدیگر خواهد بود و به آن رابطه عکس می‌گوییم. ولی در هر دو حالت امکان پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته برحسب متغیر مستقل وجود دارد.
همه این ها مفاهیمی است که با مطالعه فایل رگرسیون خطی فوق بدست می آورید.
جزوه کامل رگرسیون خطی
برای خرید از سربرگ این صفحه یا فهرست سمت چپ اقدام فرمایید، پس از خرید لینک دانلود نمایش داده می شود و به راحتی قابل دریافت می باشد.
(پیشنهاد می شود که هم زمان با خرید، تیک ثبت نام در سایت را فعال نمایید تا از 3 مزیت زیر استفاده کنید:
1. مدت زیادی به لینک دانلود دسترسی خواهید داشت.
2. از به روزرسانی های آموزش بهره می برید.
3. هشت درصد از مبلغ پرداختی، در کیف پول به شما بازگردانده می شود.)
