Lineárna regresia môže znieť ako komplikovaný pojem, ale vo svojom jadre je to šikovný nástroj, ktorý nám pomáha pochopiť a predpovedať vzťahy medzi dvoma premennými.
Ako je to s lineárnou regresiou?
Vo svojej podstate je lineárna regresia o hľadaní čiary, ktorá najlepšie zodpovedá množine bodov v grafe. Tento riadok nám pomáha robiť predpovede. Predstavte si zakreslenie bodov do grafu – zisťujeme trend.
Magická rovnica:
Každý riadok je reprezentovaný lineárnou funkciou: Y = mX + b. Kde:
-
Y: Čo sa snažíme predpovedať (napríklad vašu váhu).
-
X: Čo používame na predpovedanie (napríklad vašu výšku).
-
m: Sklon čiary.
-
b: Počiatočný bod čiary.
Ako to funguje?
Predstavte si to takto: Ak poznáte výšku skupiny ľudí a ich zodpovedajúce hmotnosti, lineárna regresia nakreslí čiaru cez tieto body. Tento riadok nám pomáha odhadnúť váhu niekoho nového len tým, že poznáme jeho výšku.
Príklady zo skutočného života:
-
Predaj a teplota zmrzliny: Horúci deň (X), viac predaných zmrzliny (Y)
-
Hodiny štúdia a skóre skúšok: Viac hodín štúdia (X), vyššie skóre skúšok (Y).
Proces:
-
Zbierajte údaje: Získajte informácie o veciach, ktoré študujete, ako je výška a váha.
-
Nakreslite čiaru: Čiara spája bodky na grafe. Môže to byť iteratívny proces alebo použitie presných riešení.
-
Robte predpovede: Použite čiaru na predpovedanie jednej veci na základe inej.
Prečo na tom záleží?
Predpovede! Pomáha nám odhadnúť výsledky na základe existujúcich vzorcov.
Je to základ pre pokročilejšiu dátovú mágiu.
Upozornenie:
Najlepšie to funguje, keď je vzťah trochu rovný. Ak je to všade okolo, veci môžu byť zložité.
