Condición de regresión: Qué es y cómo utilizarlo

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Condición de regresión: Revisar

Una condición de regresión se utiliza en detalle para descubrir qué relación, suponiendo alguna, existe entre los conjuntos de información. Por ejemplo, en la remota posibilidad de medir la altura de un joven de manera consistente, se puede encontrar que se desarrollan alrededor de 3 pulgadas cada año. Ese patrón (crecer tres pulgadas cada año) puede demostrarse con una condición de recaída. La verdad es que la mayoría de las cosas en la realidad (desde los costos de la gasolina hasta las tormentas marinas) se pueden demostrar con algún tipo de condición; nos permite prever futuras ocasiones.

Una línea de regresión es la línea de “mejor ajuste” para su información. Fundamentalmente se dibuja una línea que habla mejor de los focos de información. Se asemeja a una normal de donde cada uno de los focos se alinea. En la recaída directa, la línea de recaída es una línea espléndidamente recta:

La línea de regresión es hablada por una condición. Para esta situación, la condición es – 2.2923x + 4624.4. Eso implica que en el caso de que se haya trazado la condición – 2.2923x + 4624.4, la línea sería una dura suposición para su información.

No es excepcionalmente normal que cada uno de los focos de información caiga realmente en la línea de regresión. En la imagen de arriba, las motas están marginalmente dispersas alrededor de la línea. En la siguiente imagen, las manchas caen en espera. El estado curvo de esta línea se debe a la recaída de los polinomios, lo que ajusta los focos a una condición polinómica.

Líneas de regresión y pronóstico

La regresión es valiosa ya que permite hacer previsiones sobre la información. El principio descrito anteriormente va de 1995 a 2015. En la remota posibilidad de que necesitases anticipar lo que podría ocurrir en 2020, podrías conectarlo con la condición:

– 2.2923(2020)+4626.4 = – 4.046.

Tener una precipitación negativa no es un buen augurio, sin embargo, se puede decir que la precipitación va a caer a 0 pulgadas en algún momento antes del 2020. Como se indica en esta línea específica de recaída, se anticipa que realmente ocurrirá en algún momento en 2018:

– 2.2923(2018)+4626.4 = 0.5386

– 2.2923(2019)+4626.4 = – 1.7537

¿Para qué se utiliza una condición de regresión?

Las condiciones de regresión pueden ayudarle a entender si su información puede ser adecuada para una condición. Esto es increíblemente valioso en el caso de que necesite hacer pronósticos de su información, ya sea expectativas futuras o signos de conducta pasada. Por ejemplo, deberías darte cuenta de lo que valdrán tus fondos de reserva más adelante. O por otro lado, debe anticipar hasta qué punto puede ser necesario para recuperarse de una enfermedad.

Hay algunos tipos de condiciones de regresión. Una parte de las más típicas incorporan una recaída directa exponencial y básica (para ajustar la información a una condición exponencial o a una condición recta). En las percepciones básicas, la condición de regresión que estás destinado a repasar es la estructura recta.

Figurando la regresión lineal

Hay algunas formas diferentes de descubrir una línea de regresión, incorporando a mano y con innovación, como Superar las expectativas (ver abajo). Encontrar una línea de regresión es extremadamente monótono a mano. El video que acompaña a este artículo delinea los medios:

También puedes descubrir una línea de regresión en los números de TI:

Regresión TI 83.

Instrucciones paso a paso para realizar la recaída de TI-89.

La condición de recaída directa se demuestra de la siguiente manera.

El inconveniente de la investigación de la regresión

Para que la información se ajuste a una condición, es necesario dar sentido al ejemplo general en el que la información se ajusta primero. Los pasos generales para realizar la recaída incorporan primero hacer una trama de disipación y después hacer la teoría con respecto a qué tipo de condición puede ser la más adecuada. En ese punto, puedes elegir la mejor condición de regresión para la actividad.

Sin embargo, como aparece en la imagen adjunta, no está totalmente claro en todos los casos elegir la condición de regresión adecuada, sobre todo cuando se está manejando información genuina. De vez en cuando se obtiene información “bulliciosa” que no parece ajustarse a ninguna condición. En el caso de que la parte principal de la información aparezca como si persiguiera un ejemplo, podrías excluir las anomalías. En efecto, en el caso de que se prescinda de las excepciones, la información parecería que podría ser mostrada por una condición exponencial.