 Регрессионный анализ |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
 12.04.2017 - 09:12
Сообщение
#1
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 20 Регистрация: 13.03.2016 Пользователь №: 28066  |
Добрый день.
Задача заключается в поиске зависимости (по сути формулы) для оценки и прогнозирования (сколько нужно раз сделать то-то и то-то, чтобы получился такой-то результат). Я так понимаю, что можно использовать регрессионный анализ, верно? Или нужно выбирать другие методы? Спасибо. |
 |
 
|
 |
|
 |
Ответов
|
25.04.2017 - 12:06
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 20 Регистрация: 13.03.2016 Пользователь №: 28066 |
Подскажите, пожалуйста, если предполагается экспоненциальная зависимость y=a*e^bx, то b может принимать любые значения? Спасибо.
Поясню, почему возник этот вопрос. Использую метод наименьших квадратов, при стартовом b=0,4 аппроксимация получается, при b=0,5 все "буксует" на одном и том же значении. Сообщение отредактировал anna78 - 25.04.2017 - 13:44 |
|
|
|
|
|
|
25.04.2017 - 21:28
Сообщение
#3
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 231 Регистрация: 27.04.2016 Пользователь №: 28223 |
Цитата(anna78 @ 25.04.2017 - 11:06)  Подскажите, пожалуйста, если предполагается экспоненциальная зависимость y=a*e^bx, то b может принимать любые значения? Спасибо. Поясню, почему возник этот вопрос. Использую метод наименьших квадратов, при стартовом b=0,4 аппроксимация получается, при b=0,5 все "буксует" на одном и том же значении. Нет, почему возник вопрос совершенно непонятно. Вы что, градиентный спуск применяете? С разными, скорее всего угаданными, стартовыми значениями b? И не понятно, что значит "буксует", да еще и "на одном и том же значении". Решение, что-ли расходится? Или все-таки имелось ввиду что-то другое? Вообще-то, если заранее известен вид зависимости, да еще такой простой, то проще всего пойти стандартным путем. Преобразуем исходную экспоненциальную зависимость к виду ln(y)=ln(a)+bx, затем заменой переменных ln(a)->A, ln(y)->Y приходим к вполне удобоваримому ур-нию Y=A+bх, которое прекрасно решается что аналитически, что с помощью любой программы (функции, метода - в зависимости от применяемого Вами инструмента) ЛИНЕЙНОЙ регрессии. Главное потом не забыть сделать обратные преобразования. И да, при этом b может принимать любые значения, мы ведь не знаем, какие у Вас там х и y. Просто вид зависимости получается разный. P.S. Совет предварительно прочитать, что такое регрессия и какие они бывают - весьма полезный, кстати. Сообщение отредактировал passant - 25.04.2017 - 21:35 |
|
|
|
|
|
Сообщений в этой теме
anna78 Регрессионный анализ 12.04.2017 - 09:12
leo_biostat Цитата(anna78 @ 12.04.2017 - 09:12) ... 12.04.2017 - 09:32
anna78 Цитата(leo_biostat @ 12.04.2017 - 09... 12.04.2017 - 09:57 p2004r Цитата(anna78 @ 12.04.2017 - 09:12) ... 12.04.2017 - 23:02 anna78 Цитата(p2004r @ 12.04.2017 - 23:02) ... 13.04.2017 - 08:02 p2004r Цитата(anna78 @ 13.04.2017 - 08:02) ... 13.04.2017 - 11:44 anna78 Цитата(p2004r @ 13.04.2017 - 11:44) ... 13.04.2017 - 19:08 p2004r Цитата(anna78 @ 13.04.2017 - 19:08) ... 14.04.2017 - 00:11 DrgLena Цитата(anna78 @ 12.04.2017 - 09:57) ... 14.04.2017 - 00:54 anna78 Цитата(DrgLena @ 14.04.2017 - 01:54)... 14.04.2017 - 09:59 anna78 Цитата(passant @ 25.04.2017 - 22:28)... 25.04.2017 - 21:56 passant Цитата(anna78 @ 25.04.2017 - 20:56) ... 25.04.2017 - 22:53 nokh <passant
есть 2 комментария:)
1) Про разные рез... 26.04.2017 - 00:45 100$ Цитата(nokh @ 26.04.2017 - 00:45) Ес... 26.04.2017 - 01:13 passant Цитата(nokh @ 25.04.2017 - 23:45) Но... 26.04.2017 - 10:15 anna78 Цитата(nokh @ 26.04.2017 - 00:45) ... 26.04.2017 - 13:50 |