Описание линейной регрессии и полиномиальной с формулами и графиками

Линейная регрессия и полиномиальная регрессия являются одними из основных методов анализа данных в статистике и машинном обучении. Линейная регрессия используется для построения модели, которая описывает зависимость между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Полиномиальная регрессия расширяет линейную регрессию, учитывая нелинейные зависимости между переменными. В данном реферате будет рассмотрено описание линейной регрессии и полиномиальной регрессии с приведением формул и графиков. Структура реферата: 1. Описание линейной регрессии: - Зависимая переменная и независимые переменные; - Формула линейной регрессии; - Метод наименьших квадратов для оценки параметров модели; - Предсказание новых значений. 2. Описание полиномиальной регрессии: - Расширение линейной регрессии; - Формула полиномиальной регрессии; - Выбор оптимальной степени полинома; - Интерпретация результатов. 3. Примеры применения линейной и полиномиальной регрессии: - Графики зависимостей переменных; - Анализ полученных результатов. 4. Заключение: - Выводы о применимости линейной и полиномиальной регрессии; - Рекомендации по использованию данных методов. В представленном реферате будет рассмотрено описание и методология линейной регрессии, а также ее расширение в виде полиномиальной регрессии с формулами и графиками для наглядного изложения материала. Показать еще