Descripción de relacones matemáticas y realización de predicciones是实验的一部分
La regresión lineal es una técnica de modelado estadístico请我们描述一个变量，它将继续一个变量描述为función一个变量，它将预测一个变量。您可以在biológicos上了解一个完整的系统的前身。
Las técnicas de regresión线性允许使用线性模型。用模型描述relación变量依赖关系\(y\) (también conocida como la respuesta)和función变量独立\(X_i\) (denominadas predictores)。La ecuación一般通讯员是regresión直系的一个模型:
\[Y = beta_0 + sum \ \beta_i X_i + epsilon_i\]
当(β)表示parámetros线性估计时，用微积分y (β)表示términos误差。
Tipos de regresión直系
Regresion直系简单:我们可以使用联合国único预测器。La ecuación general es:
\[Y = beta_0 + beta_i X+ epsilon_i]
Ejemplo de regresión lineal simple que muestra cómo predecessor el número de accident de tráfico mortales en un estado(变量de respuesta， \(Y\)) en comparación con la población del estado(变量predictora， \(X\))。(Consulte elejemplo de código de MATLAB®Y cómo我们的算符mldivide para estimar los of una regresión linear simple)。
Regresion直系多个:Modelos应该使用múltiples进行预测。Esta regresión tiene múltiples \(X_i\) para previous la respuesta， \(Y\)。Este es un ejemplo de la ecuación:
\ [Y = \ beta_0 + \ beta_1 X_1 + \ beta_2 X_2 + \ε\]
Ejemplo de regresión lineal múltiple, que predice las millas por galón (MPG) de dientes coches(变量de respuesta， \(Y\)) en función del peso Y potencia(变量预测，\(X_j\))。(Consulte elejemplo de código de MATLABY cómo usar la función de regresión Y determinar la importancia de la relación de regresión linear múltiple)。
Regresion直系multivariante:Modelos para varias variables de respuesta。Esta regresión tiene múltiples \(Y_i\) que derivan de mismos datos \(Y\)。这是不同的。我们有两个共同的愿望:
\ [Y_1 = \ beta_ {01} + \ beta_ {11} X_1 + \ epsilon_1 \]
\ [Y_2 = \ beta_ {02} + \ beta_ {1 2} X_1 + \ epsilon_2 \]
eemplo regresión线性多变量，它是cómo之前对9个区域EE的估计。UU。(变量de respuesta， \(Y_i\))， basadas en la semana del año(变量预测，\(X\))。(Consulte elejemplo de código de MATLABY cómo utilzar la función mvregression para determinar los estimados de una regresión linear multivariante)。
Regresión linear múltiple multivariante:用不同的模型来预测未来的变量。Esta regresión tiene múltiples \(X_i\) para previous varias respuestas \(Y_i\)。Esta es generalización de las ecuador:
本文介绍了一种线性多变量计算方法，用于计算自定义变量(可重定变量，\(Y_1\) y \(Y_2\))和部分变量:中心距离，易燃性(可预测变量，\(X_1\)， \(X_2\) y \(X_3\))。(Consulte elejemplo de código de MATLAB y cómo utilzar la función mvregression para estimar los系数)．
Aplicaciones de la regresión lineal
La regresión linear cuenta con ciertas caracteríticas ideas para La siguentes applications:
- Predicción o pronóstico: utilice un modelo de regresión para crear un modelo de pronóstico para un conjunto de datos específico在我们的人生道路上，我们应该在我们的人生道路上走一条正确的道路。
- 在regresión中:使用一个模型regresión确定是否存在，在relación中使用一个变量和一个预测器，在cuán中使用relación。
Regresión线性con MATLAB
这是一个简单的骗局MATLAB．Para la regresión linear múltiple y multivariante, puede utilization统计和机器学习工具箱™desde MATLAB。欢迎来到regresión por pasos，欢迎多变量para:
- Generar predicciones
- 比较线性模型的调整
- 代表los valores残馀
- 对调整进行评估
- Detectar英勇atipicos
我们可以参照一种线性模型，它的曲线是我们的数据的表面曲线拟合工具箱™．
