Jak dzielimy regres?

Regres to proces statystyczny, który pozwala nam analizować zależność między zmiennymi. W przypadku, gdy mamy jedną zmienną niezależną (X) i jedną zmienną zależną (Y), regresja pozwala nam przewidzieć wartość zmiennej zależnej na podstawie wartości zmiennej niezależnej.

Podział regresji

Regresję możemy podzielić na kilka rodzajów, w zależności od liczby zmiennych niezależnych oraz rodzaju zależności między nimi.

Regresja liniowa

Regresja liniowa jest najprostszym rodzajem regresji. Polega ona na znalezieniu najlepszego dopasowania linii prostej do danych. W przypadku regresji liniowej mamy tylko jedną zmienną niezależną.

Regresja wielomianowa

Regresja wielomianowa pozwala nam modelować zależność między zmiennymi za pomocą wielomianu. W tym przypadku, oprócz jednej zmiennej niezależnej, możemy uwzględnić również jej potęgi.

Regresja logistyczna

Regresja logistyczna jest stosowana w przypadku, gdy zmienna zależna jest binarna (przyjmuje tylko dwie wartości). Pozwala nam przewidzieć prawdopodobieństwo przynależności do jednej z dwóch kategorii na podstawie wartości zmiennej niezależnej.

Regresja wieloraka

Regresja wieloraka pozwala nam modelować zależność między zmiennymi, gdy mamy więcej niż jedną zmienną niezależną. W tym przypadku, oprócz jednej zmiennej niezależnej, uwzględniamy również inne zmienne, które mogą wpływać na zmienną zależną.

Podsumowanie

Podział regresji na różne rodzaje pozwala nam dostosować analizę do konkretnego problemu i rodzaju danych, z którymi mamy do czynienia. Wybór odpowiedniego rodzaju regresji jest kluczowy dla uzyskania dokładnych i wiarygodnych wyników.

Zapraszamy do zapoznania się z informacjami na temat podziału regresu na stronie https://www.royalproperties.pl/.