Linearna regresija se morda sliši kot zapleten izraz, vendar je v svojem bistvu priročno orodje, ki nam pomaga razumeti in napovedati razmerja med dvema spremenljivkama.
Kaj je z linearno regresijo?
Bistvo linearne regresije je iskanje črte, ki najbolje ustreza naboru točk na grafu. Ta vrstica nam pomaga napovedovati. Predstavljajte si, da na grafikonu narišete točke – ugotavljamo trend.
Čarobna enačba:
Vsaka premica je predstavljena z linearno funkcijo: Y = mX + b. Kje:
-
Y: Kaj poskušamo predvideti (na primer vaša teža).
-
X: Kaj uporabljamo za napovedovanje (na primer vaša višina).
-
m: naklon črte.
-
b: Začetna točka črte.
Kako deluje?
Pomislite na to takole: če poznate višino skupine ljudi in njihove ustrezne teže, linearna regresija nariše črto skozi te točke. Ta vrstica nam pomaga uganiti težo nekoga novega samo na podlagi poznavanja njegove višine.
Primeri iz resničnega življenja:
-
Prodaja sladoleda in temperatura: vroč dan (X), več prodanega sladoleda (Y)
-
Študijske ure in rezultati izpitov: Več ur študija (X), višji rezultati na izpitih (Y).
Postopek:
-
Zbirajte podatke: pridobite informacije o stvareh, ki jih preučujete, kot sta višina in teža.
-
Narišite črto: črta povezuje pike na vašem grafu. To je lahko ponavljajoči se proces ali uporaba natančnih rešitev.
-
Napovedujte: uporabite črto za napovedovanje ene stvari na podlagi druge.
Zakaj je pomembno?
Napovedi! Pomaga nam ugibati rezultate na podlagi obstoječih vzorcev.
Je osnova za naprednejšo podatkovno magijo.
Pozor:
Najbolje deluje, ko je razmerje nekoliko naravnost. Če je vsepovsod, lahko stvari postanejo zapletene.
