Бардык учурларда OLS баалоочу формуласы өзгөрүүсүз калат: ^β=(XTX) −1XTy; жалгыз айырма бул жыйынтыкты кандай чечмелөөбүздө.
OLS кантип эсептелет?
OLS: Кадимки эң кичине чарчы ыкмасы
- Көз каранды өзгөрмө менен анын болжолунун ортосундагы айырманы коюңуз:
- Айырмасы чарчы:
- Бардык дайындар үчүн жыйынтык чыгарыңыз.
- Квадраттык айырманын суммасын минималдуу кылган параметрлерди алуу үчүн, ар бир параметр үчүн жарым-жартылай туунду алып, аны нөлгө теңдеңиз,
Кадимки эң кичине квадраттык баалоочу деген эмне?
Статистикада кадимки эң кичине квадраттар (OLS) же сызыктуу эң кичине квадраттар сызыктуу регрессия моделиндеги белгисиз параметрлерди баалоо ыкмасы. Бул ыкма берилиштер топтомундагы байкалган жооптор менен сызыктуу жакындоодо болжолдонгон жооптордун ортосундагы квадраттык вертикалдык аралыктардын суммасын азайтат.
OLS регрессия теңдемесин кантип жазасыз?
Сызыктуу регрессия теңдемеси
Теңдеменин түрү Y=a + bX, мында Y көз каранды өзгөрмө (бул Y боюнча бара турган өзгөрмө. огу), X көз карандысыз өзгөрмө (б.а. ал X огунда графиги), b - сызыктын эңкейиши жана а - y кесилиши.
Регрессия сызыгынын теңдемесин кантип жазасыз?
Сызыктуу регрессия сызыгында түрүндөгү Y=a + bX теңдемеси бар, мында Xтүшүндүрмө өзгөрмө жана Y көз каранды өзгөрмө болуп саналат. Сызыктын эңкейиши b, ал эми а - кесилиши (x=0 болгондо у мааниси).
