Data Mining



Последовательность этапов регрессионного анализа


Рассмотрим кратко этапы регрессионного анализа.

  1. Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений.
  2. Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных.
  3. Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель.
  4. Формулировка гипотезы о форме связи (простая или множественная, линейная или нелинейная).
  5. Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии)
  6. Оценка точности регрессионного анализа.
  7. Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов.
  8. Предсказание неизвестных значений зависимой переменной.

При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования и классификации. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Решение задачи классификации осуществляется таким образом: линия регрессии делит все множество объектов на два класса, и та часть множества, где значение функции больше нуля, принадлежит к одному классу, а та, где оно меньше нуля, - к другому классу.




Содержание  Назад  Вперед