Modele de regresie liniara - procedura REG

Trimis la data: 2010-05-07 Materia: Energetica Nivel: Facultate Pagini: 18 Nota: / 10 Downloads: 0
Autor: Bibescu Marina Dimensiune: 493kb Voturi: Tipul fisierelor: pdf Acorda si tu o nota acestui laborator: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
vezi mai multe detalii vezi mai putine detalii
Raporteaza o eroare
Metoda regresiei este folosita pentru a caracteriza forma si sensul legaturii dintre variabile.
Se considera ca intre variabilele Y si X1, X2, ...Xn exista o interdependenta, in sensul ca Y este influentat de X1, X2, ...Xn. Metoda regresiei conduce la obtinerea unei expresii analitice a unei functii de regresie care sintetizeaza forma si sensul variatiei lui Y
sub influenta factorilor Xi (i=1..n). Variabila Y se numeste variabila dependenta (sau target), iar variabilele X1, X2, ...Xn se numesc variabile independente sau factori predictori.
Referate similare: Nu exista laboratoare similare

Daca se considera un singur factor, se obtine un model de regresie simpla sau unifactoriala, functia de regresie putand fi liniara sau curbilinie. Daca se considera doi sau mai multi factori, se obtine un model de regresie multipla sau multifactoriala. Se recomanda selectarea factorilor in functie de importanta influentei lor. Regresia liniara simpla Daca intre variabilele X si Y exista o legatura de forma liniara, metoda regresiei permite estimarea parametrilor functiei:
y f x ax i© b i© i i i ( ) (8.1)

unde i x si i y sunt valori cunoscute ale variabilelor X si Y, a si b sunt parametrii ce vor fi estimati, iar este eroarea, calculata ca diferenta intre valoarea reala si valoarea aproximata a variabilei dependente. Estimarea parametrilor a si b se face cu metoda celor
mai mici patrate, pe baza urmatorului sistem:Coeficientul a se numeste coeficient de regresie si exprima sensul si marimea
influentei lui X asupra lui Y. Daca a este pozitiv, indica o dependenta directa. Daca a este negativ, indica o dependenta inversa. Marimea parametrului a arata cu cat se modifica

variabila dependenta Y la cresterea cu o unitate a factorului predictiv X.Regresia liniara multipla Regresia multipla presupune luarea in considerare a influentei concomitente a doi sau mai multi factori predictori. Functia de regresie liniara multipla are urmatoarea
forma:Se considera tabelul copii continand inaltimea, greutatea si varsta pentru 19 copii. Se va construi un model de regresie liniara simpla, pentru aproximarea greutatii unui copil cunoscandu-se inaltimea sa. Variabila greutate este variabila dependenta, iar variabila inaltime este variabila independenta (factorul predictor). Ecuatia care sta la baza modelulul de regresie are forma:

  • pag. 1
  • pag. 2
  • pag. 3
  • pag. 4
  • pag. 5
  • pag. 6
  • pag. 7
  • pag. 8
  • pag. 9
  • pag. 10

Nota explicativa
Referatele si lucrarile oferite de Referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.

Iti recomandam ca referatele pe care le downloadezi de pe site sa le utilizezi doar ca sursa de inspiratie sau ca resurse educationale pentru conceperea unui referat nou, propriu si original.

Referat.ro te invata cum sa faci o lucrare de nota 10!
Linkuri utile
Programeaza-te online la salonul favorit Descarca gratuit aplicatiile pentru iOS si Android Filmulete haioase Filme, poante si cele mai tari faze Jocuri Cele mai tari jocuri de pe net Referate scoala Resurse, lucrari, referate materiale pentru lucrari de nota 10
Toate imaginile, textele sau alte materiale prezentate pe site sunt proprietatea referat.ro fiind interzisa reproducerea integrala sau partiala a continutului acestui site pe alte siteuri sau in orice alta forma fara acordul scris al referat.ro. Va rugam sa consultati Termenii si conditiile de utilizare a site-ului. Informati-va despre Politica de confidentialitate. Daca aveti intrebari sau sugestii care pot ajuta la dezvoltarea site-ului va rugam sa ne scrieti la adresa webmaster@referat.ro.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

Referat.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat politica de confidentialitate pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles