Odgovor:
Razkriva obliko razmerja med spremenljivkami.
Pojasnilo:
Oglejte si moj odgovor na vprašanje Kaj je regresijska analiza?
Razkriva obliko razmerja med spremenljivkami. Na primer, ali je razmerje močno pozitivno povezano, močno negativno povezano ali ni povezave.
Na primer, produktivnost padavin in kmetijstva naj bi bila močno povezana, vendar razmerje ni znano. Če ugotovimo donos pridelka, da označimo kmetijsko produktivnost, in upoštevamo dve spremenljivki pridelek
Konstrukcija regresijske črte. T
Kaj vam pove rezultat z? + Primer
Z-ocena vam pove položaj opazovanja glede na preostanek njegove porazdelitve, merjeno v standardnih odstopanjih, ko imajo podatki normalno porazdelitev. Položaj običajno vidite kot vrednost X, ki podaja dejansko vrednost opazovanja. To je intuitivno, vendar vam ne omogoča primerjave opazovanj z različnimi distribucijami. Prav tako morate pretvoriti vaše X-Scores na Z-Scores, tako da lahko uporabite tabele Standard Normal Distribution za iskanje vrednosti, povezanih z Z-Score. Na primer, želite vedeti, ali je 8-letna hitrost nagibanja nenavadno dobra v primerjavi z njegovo ali njeno ligo. Če je povprečna hitrost smola malo
Za kaj se uporablja dimenzijska analiza? + Primer
Dimenzijska analiza se v inženirstvu uporablja kot preprost način preverjanja dela. Ko nekdo reši težavo, še posebej konverzijo, mora nekako preveriti, ali so pravilne. Enostaven način, da to storite, je, da preverite enote, ki ste jih dobili, in videli, če imajo smisel za to, kar ste končali. Na primer, če imate 13 barv (belo) (0) kg xx 15 barvo (belo) (0) m / s ^ 2 in pravite, da je enako 195 N Če želite preveriti svoje delo, pojdimo samo na enote: kg xx m / s ^ 2 = N Želite, da obe strani enačbe izgledata enako. Pravica je, da ne, ampak pustite, da razbije enoto Newton (N) v njene osnovne dele - (kg xx m) / s ^ 2. Zdaj
Kaj je linearna regresijska linija? + Primer
To je črta, ki najbolj ustreza spremenljivkam, če naj bi bila linearna korelacija. Primer: Na svojem delovnem mestu učitelja sem imel občutek, da so učenci, ki so dosegli dobre rezultate v matematiki, prav tako dobro ocenili v fiziki in obratno. Tako sem naredil scatterplot na grafikonu v Excelu, kjer je x = Maths in y = Physics, kjer je vsak študent predstavljen s piko. Opazil sem, da je zbirka točk namesto kot povsod izgledala kot sigar-oblika (slednje bi sploh ne pomenilo nobene korelacije). In potem sem naredil dve stvari: (1) imel sem izračunan korelacijski koeficient (ki je bil visok) (2) Imel sem "linijo najbol