Metingen Definities > Wat is een Relapse Conditie?

Regressietoestand: Beoordeling

Een Regressievoorwaarde wordt tot in detail gebruikt om te ontdekken welke relatie er, in de veronderstelling dat die er is, bestaat tussen sets van informatie. Bijvoorbeeld, bij de kans dat je de talenten van een jongere consequent meet, kan het zijn dat ze zich elk jaar ongeveer 3 centimeter ontwikkelen. Dat patroon (dat elk jaar drie centimeter groeit) kan worden aangetoond met een terugvalconditie. De waarheid is dat de meeste dingen in de werkelijkheid (van gaskosten tot zeetemperaturen) kunnen worden weergegeven met een soort van toestand; het stelt ons in staat om toekomstige gelegenheden te voorzien.

Een regressielijn is de “best passende” lijn voor uw informatie. U trekt in principe een lijn die het best spreekt tot de informatie gericht is. Het lijkt op een normale lijn van waar elke focus zich op richt. Bij directe terugval is de terugvallijn een prachtige rechte lijn:

De regressielijn wordt uitgesproken door een voorwaarde. Voor deze situatie is de voorwaarde – 2.2923x + 4624.4. Dat betekent dat in het geval dat u de conditie – 2.2923x + 4624.4 in kaart heeft gebracht, de lijn een harde gok zou zijn voor uw informatie.

Het is niet uitzonderlijk normaal dat alle informatie die zich concentreert echt op de regressielijn valt. In de bovenstaande afbeelding zijn de vlekken marginaal verspreid over de lijn. In deze volgende foto vallen de vlekken in de wacht. De gekromde toestand van deze lijn is het gevolg van een polynomiale terugval, die past bij de focus op een polynomiale toestand.

Regressielijnen en voorspellingen

Regressie is waardevol omdat het u in staat stelt om voorspellingen te doen over informatie. Het hierboven geschetste principe gaat van 1995 tot 2015. In het geval dat je moest anticiperen op wat er in 2020 zou kunnen gebeuren, zou je het kunnen koppelen aan de aandoening:

– 2.2923(2020)+4626.4 = – 4.046.

Het hebben van negatieve neerslag voorspelt niet veel goeds, maar toch kun je zeggen dat de neerslag op een gegeven moment voor 2020 zal dalen tot 0 inch. Zoals aangegeven door deze specifieke terugvallijn, wordt er echt verwacht dat het op een bepaald punt in 2018 zal gebeuren:

– 2.2923(2018)+4626.4 = 0.5386

– 2.2923(2019)+4626.4 = – 1.7537

Waarvoor wordt een Regressietoestand gebruikt?

Regressievoorwaarden kunnen u helpen om te bepalen of uw informatie geschikt is voor een bepaalde aandoening. Dit is ongelooflijk waardevol in het geval dat u op basis van uw informatie voorspellingen moet doen over hetzij toekomstige verwachtingen, hetzij tekenen van gedrag in het verleden. U moet zich bijvoorbeeld realiseren wat uw reservefondsen later waard zullen zijn. Of aan de andere kant moet u anticiperen op de mate waarin het kan duren om te herstellen van een ziekte.

Er zijn een paar soorten regressievoorwaarden. Een deel van de meer typische bevatten exponentiële en fundamentele directe Relapse (om de informatie te passen aan een exponentiële toestand of een rechte conditie). In basisinzichten is de regressieconditie waar je overheen moet gaan de rechte structuur.

Figuur Lineaire Regressie

Er zijn een paar verschillende manieren om een regressielijn te ontdekken, met de hand en met innovatie, zoals Verwachtingen overtreffen (zie onder). Het vinden van een regressielijn is uiterst monotoon met de hand. De bijbehorende video schetst de middelen:

U kunt ook een regressielijn ontdekken op de TI-nummercrunchers:

TI 83 Regressie.

Stap voor stap instructies om TI-89 Relapse uit te voeren.

De directe terugvaltoestand wordt als volgt aangetoond.

Het nadeel van Regressie-onderzoek

Om informatie te laten passen bij een voorwaarde, moet je eerst nagaan welk algemeen voorbeeld de informatie past. De algemene stappen naar het uitvoeren van een terugval omvatten eerst het maken van een verpletterende plot en daarna het maken van een theorie met betrekking tot wat voor soort toestand het beste past. Op dat moment kunt u de beste regressieconditie voor de activiteit kiezen.

Desalniettemin is het, zoals het bijbehorende plaatje lijkt, niet in alle gevallen helemaal duidelijk om de juiste regressievoorwaarde te kiezen, zeker niet als het gaat om het beheer van echte informatie. Af en toe krijg je “onstuimige” informatie die in geen enkele conditie lijkt te passen. Bij de kans dat het grootste deel van de informatie verschijnt alsof het een voorbeeld nastreeft, zou je de afwijkingen kunnen uitsluiten. Inderdaad, in het geval dat u uitzonderingen negeert, zou de informatie die het lijkt te kunnen worden weergegeven door een exponentiële voorwaarde.