Регрессионная модель
Материал из Поле цифровой дидактики
| 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. |
|---|---|
| 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 |
Регрессионная модель описывает связь между переменными с помощью уравнения. Самая простая форма — линейная регрессия , которая выглядит вот так: [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)
