Linear regression


Autor/Urheber:
Größe:
438 x 289 Pixel (72419 Bytes)
Beschreibung:
Random data points and their linear regression. Created with the following Sage (http://sagemath.org) commands:
X = RealDistribution('uniform', [-20, 60])

Y = RealDistribution('gaussian', 1.5)

f(x) = 3*x/20 + 5

xvals = [X.get_random_element() for _ in range(100)]

data = [(x, f(x) + Y.get_random_element()) for x in xvals]

m, b = var('m b')

g(x) = m*x + b

g(x) = g(x).subs(find_fit(data, g, solution_dict=True))

p = list_plot(data) + plot(g, (x, -20, 60), color='red')

p.save('linear_regression.svg')
Lizenz:
Public domain
Bild teilen:
Facebook   Twitter   Pinterest   WhatsApp   Telegram   E-Mail
Weitere Informationen zur Lizenz des Bildes finden Sie hier. Letzte Aktualisierung: Thu, 04 Apr 2024 15:06:00 GMT

Relevante Bilder


Relevante Artikel

Lineare Einfachregression

In der Statistik ist die lineare Einfachregression, auch einfache lineare Regression, selten univariate lineare Regression genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression. Die Bezeichnung einfach gibt an, dass bei der linearen Einfachregression nur eine unabhängige Variable verwendet wird, um die Zielgröße zu erklären. Ziel ist die Schätzung von Achsenabschnitt und Steigung der Regressionsgeraden sowie die Schätzung der Varianz der Störgrößen. .. weiterlesen

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Fachgebiet, das statistische Algorithmen entwickelt und untersucht. Diese Algorithmen können aus Daten, die in maschinenlesbarer Form vorliegen und Informationen über Beobachtungen oder Erfahrungen enthalten, ein bestimmtes Verhalten lernen. Das Verhalten wird nicht explizit programmiert, sondern von den Algorithmen direkt aus den Daten gelernt. Das Lernen aus Daten bezeichnet man in der mathematischen Statistik auch als Statistisches Lernen. .. weiterlesen