koʻp regression modellarni tuzish usullari

PPTX 14 стр. 513,9 КБ Бесплатная загрузка

14 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 513,9 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 14

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 14

powerpoint presentation koʻp regression modellarni tuzish usullari sulaymonov oybek 1. model tanlash va o'zgaruvchilarni tanlash 2. ko'p regressiya modellari qurish usullari 3. modelni baholash va talqin qilish reja: mustaqil va bog'liq o'zgaruvchilarni tanlash o'zgaruvchilarning ko'pkollinearligi (multicollinearity) muammosini aniqlash va bartaraf etish uchun variance inflation factor (vif) kabi diagnostika usullaridan foydalanish kerak, vif qiymati 5 dan yuqori bo'lsa, ko'pkollinearlik mavjudligini ko'rsatadi. bog'liq o'zgaruvchining mustaqil o'zgaruvchilar bilan korrelyatsiya darajasini (masalan, pearson korrelyatsiyasi yordamida) tekshirish orqali, modelga kiritish uchun eng muhim o'zgaruvchilarni aniqlash mumkin. o'zgaruvchilarni o'zgartirish va transformatsiya qilish kvadratik yoki kubik transformatsiyalar (x², x³) nolga yaqin qiymatlarga ega bo'lgan o'zgaruvchilarning ta'sirini yaxshiroq aks ettirish va no-chiziqli bog'liqliklarni aniqlash uchun qo'llaniladi. masalan, 2-darajali polinom regressiya modeli. standartizatsiya (z-ballar) o'zgaruvchilarning turli o'lchov birliklariga ega bo'lgan hollarda koeffitsientlarni taqqoslashni osonlashtiradi va multikollinearlik muammosini kamaytiradi; x i - μ / σ formuladan foydalaniladi. multikollineerlikni aniqlash va bartaraf etish multikollineerlikni aniqlash uchun vif (variance inflation factor) koeffitsiyentini …

2 / 14

igini pasaytiradi, bu esa durbin-watson statistikasi yordamida aniqlanadi. modelni talqin qilish va natijalarni taqdim etish modelning r-kvadrati koeffitsienti 0.8 dan yuqori bo'lsa, bu modelning tushuntirish qobiliyati yuqori ekanligini ko'rsatadi, ammo bu har doim ham yaxshi bashorat qilishni anglatmaydi. p-qiymatlari 0.05 dan past bo'lgan regressiya koeffitsientlari statistik jihatdan ahamiyatli deb hisoblanadi va mustaqil o'zgaruvchilarning bog'liq o'zgaruvchiga ta'siri tasdiqlanadi. ma'lumotlarni tayyorlash va tozalash ko'p o'zgaruvchili normal taqsimotni tekshirish uchun kolmogorov-smirnov yoki shapiro-wilk testlarini 0.05 ahamiyat darajasida qo'llash mumkin. ma'lumotlarning 5% dan ortiq yo'qolgan qiymatlari bo'lsa, o'rtacha yoki median qiymatlar bilan to'ldirish mumkin, ammo bu ma'lumotlarning tarqalishini o'zgartirishi mumkin. lineerlikni tekshirish lineerlikni tekshirishda 2 dan ortiq mustaqil o'zgaruvchilar orasidagi korrelyatsiyani aniqlash uchun 0,8 dan yuqori bo'lgan pearson korrelyatsiya koeffitsientiga ega bo'lgan juftlarni aniqlash muhimdir. lineerlikni baholash uchun 3 o'lchovli tarqalish diagrammalaridan foydalanish mumkin, bunda qoldiqlarning mustaqil o'zgaruvchilarga nisbatan tarqalishi baholanadi, 10% dan yuqori bo'lgan qiymatlar lineer bo'lmagan bog'lanishni ko'rsatishi mumkin. modelning barqarorligini tekshirish …

3 / 14

multikollinearity muammosini keltirib chiqarishi mumkin, bu esa modelning ishonchliligiga ta'sir qiladi. modelni validatsiya qilish va generalizatsiya qilish generalizatsiya qobiliyatini baholash uchun r-squared (r²) koeffitsiyentini, adjusted r² va rmse (root mean squared error) kabi metriklardan foydalanish mumkin, bunda yuqori r² va past rmse yaxshi generalizatsiyani ko'rsatadi. o'quv va test to'plamlarini 70/30 nisbatda ajratish orqali modelning generalizatsiya qobiliyatini baholash mumkin, bunda 70% ma'lumotlar modelni o'rgatishda, 30% esa uning performansini mustaqil baholashda ishlatiladi. modelning mosligini baholash odatda, f-testi yordamida umumiy modelning ahamiyatini tekshiramiz; p-qiymati 0.05 dan kam bo'lsa, model statistik jihatdan ahamiyatli deb hisoblanadi, ya'ni mustaqil o'zgaruvchilar bog'liq o'zgaruvchini tushuntirishda ahamiyatga ega. modelning mosligini baholashda r-kvadrat (r²) koeffitsiyenti 0 dan 1 gacha o'zgarib, modelning tushuntirish qobiliyatini ko'rsatadi; yuqori r² qiymati yaxshi moslashuvni bildiradi, lekin haddan tashqari yuqori qiymatlar haddan tashqari moslashuvga ishora qilishi mumkin. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image1.jpg image2.jpg image3.jpg image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg

4 / 14

koʻp regression modellarni tuzish usullari - Page 4

5 / 14

koʻp regression modellarni tuzish usullari - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 14 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "koʻp regression modellarni tuzish usullari"

powerpoint presentation koʻp regression modellarni tuzish usullari sulaymonov oybek 1. model tanlash va o'zgaruvchilarni tanlash 2. ko'p regressiya modellari qurish usullari 3. modelni baholash va talqin qilish reja: mustaqil va bog'liq o'zgaruvchilarni tanlash o'zgaruvchilarning ko'pkollinearligi (multicollinearity) muammosini aniqlash va bartaraf etish uchun variance inflation factor (vif) kabi diagnostika usullaridan foydalanish kerak, vif qiymati 5 dan yuqori bo'lsa, ko'pkollinearlik mavjudligini ko'rsatadi. bog'liq o'zgaruvchining mustaqil o'zgaruvchilar bilan korrelyatsiya darajasini (masalan, pearson korrelyatsiyasi yordamida) tekshirish orqali, modelga kiritish uchun eng muhim o'zgaruvchilarni aniqlash mumkin. o'zgaruvchilarni o'zgartirish va transformatsiya qilish kvadratik yoki k...

Этот файл содержит 14 стр. в формате PPTX (513,9 КБ). Чтобы скачать "koʻp regression modellarni tuzish usullari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: koʻp regression modellarni tuzi… PPTX 14 стр. Бесплатная загрузка Telegram