Регрессионная модель: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Scripting Tutorials | {{Scripting Tutorials | ||
|Description=Регрессионная модель — это статистический инструмент, который помогает нам предсказывать значение одной переменной, исходя из значений других переменных. Это способ найти закономерность в данных и использовать её для предсказания будущих значений. | |Description=Регрессионная модель — это статистический инструмент, который помогает нам предсказывать значение одной переменной, исходя из значений других переменных. Это способ найти закономерность в данных и использовать её для предсказания будущих значений. В статье описано, как построить регрессионную модель и провести регрессионный анализ (на примере Language Change) | ||
|Field_of_knowledge=Статистика, Моделирование | |Field_of_knowledge=Статистика, Моделирование | ||
|Возрастная категория=17 | |Возрастная категория=17 | ||
|similar_concepts=Регрессия, Переменная, Остаток | |similar_concepts=Регрессия, Переменная, Остаток | ||
|Environment=R, BehaviorSpace, NetLogo | |Environment=R, BehaviorSpace, NetLogo, Language Change, StatKey | ||
}} | }} | ||
== Регрессионная модель == | == Регрессионная модель == | ||
| Строка 18: | Строка 18: | ||
== Как построить регрессионную модель == | == Как построить регрессионную модель == | ||
; На примере данных из [[Language Change]] | |||
: https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/Lang_Change_1440.csv | |||
=== Вырастить данные в агент-ориентированной модели === | === Вырастить данные в агент-ориентированной модели === | ||
# Запустить вашу модель [[NetLogo]] с использованием [[BehaviorSpace]]. | # Запустить вашу модель [[NetLogo]] с использованием [[BehaviorSpace]]. | ||
# Вырастить данные и записать [[csv]] | # Вырастить данные и записать [[csv]] | ||
# Разместить данные на GitHub и сделать доступными - https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/Lang_Change_1440.csv | |||
Версия от 13:34, 17 декабря 2025
| Описание | Регрессионная модель — это статистический инструмент, который помогает нам предсказывать значение одной переменной, исходя из значений других переменных. Это способ найти закономерность в данных и использовать её для предсказания будущих значений. В статье описано, как построить регрессионную модель и провести регрессионный анализ (на примере Language Change) |
|---|---|
| Область знаний | Статистика, Моделирование |
| Область использования (ISTE) | |
| Возрастная категория | 17
|
| Поясняющее видео | |
| Близкие рецепту понятия | Регрессия, Переменная, Остаток |
| Среды и средства для приготовления рецепта: | R, BehaviorSpace, NetLogo, Language Change, StatKey |
Регрессионная модель
Регрессионная модель описывает связь между переменными с помощью уравнения. Самая простая форма — линейная регрессия: [math]\displaystyle{ Y = \beta_0 + \beta_1 \cdot X + \varepsilon }[/math]
- Где
- Y — переменная, которую мы хотим предсказать (зависимая переменная)
- X — переменная, которую мы используем для предсказания (независимая переменная)
- β₀ (бета ноль) — свободный член (значение Y, когда X = 0)
- β₁ (бета один) — коэффициент при X (показывает, насколько Y изменится при увеличении X на единицу)
- ε (эпсилон) — ошибка модели (то, что модель не может объяснить)
Как построить регрессионную модель
- На примере данных из Language Change
- https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/Lang_Change_1440.csv
Вырастить данные в агент-ориентированной модели
- Запустить вашу модель NetLogo с использованием BehaviorSpace.
- Вырастить данные и записать csv
- Разместить данные на GitHub и сделать доступными - https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/Lang_Change_1440.csv
