Стандартная ошибка коэффициента регрессии - это мера точности оценки коэффициента в регрессионной модели. Она показывает, насколько вероятно, что истинное значение коэффициента в генеральной совокупности отличается от его оценки, полученной на основе выборочных данных. Другими словами, она отражает изменчивость оценки коэффициента при повторных выборках. Что такое коэффициент регрессии? В регрессионной модели мы пытаемся установить связь между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X). Коэффициенты регрессии (обычно обозначаемые как β) представляют собой оценки...

Рассмотрим, как получить коэффициенты парной линейной регрессии, чтобы понять логику этой модели. Пусть наша формула предсказания цели через неизвестный x имеет следующий вид: Коэффициенты находятся путем решения задачи минимизации ошибки: Для поиска минимума найдем производные по 𝛽𝑜 и 𝛽1: То есть, 𝛽1 отражает линейную связь между зависимой и независимой переменной. Если ее нет, то cov = 0 и 𝛽1==0, а регрессия будет предсказывать среднее цели, что тоже не лишено смысла. Из формулы 𝛽1 через...

Источник: Nuances of Programming Линейная и логистическая регрессии обычно являются первыми видами регрессии, которые изучают в таких областях, как машинное обучение и наука о данных. Оба метода считаются эффективными, так как их легко понять и использовать. Однако, такая простота также имеет несколько недостатков, и во многих случаях лучше выбирать другую регрессионную модель. Существует множество видов регрессии, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки. Мы познакомимся с 7 наиболее распространенными алгоритмами регрессии и опишем их свойства...