Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Bài giảng Thước đo đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Thước đo đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính
Cẩm Hạnh
142
14
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài giảng trình bày đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính; mô hình hồi quy tuyến tính; phương pháp Least square; Residuals – độ dao động từ; phân tích phương sai; hai thước đo đánh giá mô hình hồi quan tuyến tính; hệ số xác định; diễn giải hệ số xác định. | Bài giảng Thước đo đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính Tuan V. Nguyen Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics, School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019 © Tuan V. Nguyen Đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính • Khái niệm 'residual' và phương sai • RMSE – residual mean squared error • Hệ số xác định (coefficient of determination) Mô hình hồi qui tuyến tính • Mô hình Y = a + bX + e • Chúng ta không biết α và β • Nhưng có thể dùng dữ liệu thí nghiệm / thực tế để ước tính 2 tham số đó • Ước số (estimate) của α và β là a và b Phương pháp "Least square" yˆ i = a + bxi d i = yi - yˆ i yi Y X Tìm công thức (estimator) để tính a và b sao cho tổng d2 là nhỏ nhất à Least square method = Bình phương nhỏ nhất Residuals – độ dao động dư • Mô hình cho dữ liệu y = a + bx + e Giá trị trung bình: E(y) = yhat = a + bx Phần dư : e = y – E(y) • Phát biểu "thường dân" Dữ liện quan sát = Mô hình tiên lượng + Phần dư (nhiễu) Phần dư = giá trị quan sát – giá trị tiên lượng Phân tích phương sai • Mô hình pcfat = a + b*age+ e • Giá trị quan sát = model (mô hình) + random (ngẫu nhiên) SStotal = SSreg + SSerror SStotal = total sum of squares SSreg = sum of squares due to the regression model SSerror = sum of squares due to random component SSerror SStotal pcfat SSreg trung bình -- mean age SStotal = SSreg + SSerror R-square = SSreg / SStotal Hai thước đo đánh giá mô hình HQTT • RMSE – residual mean squared error – có thể xem là 'phương sai' của biến Y sau khi đã hiệu chỉnh cho X • Hệ số xác định (coefficient of determination), R2 – Phản ảnh bao nhiêu phần trăm dao động của biến Y có thể .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Tổn thương gan do thuốc - PGS.TS.BS Bùi Hữu Hoàng
Bài giảng Dị ứng thuốc - TS.BS.Trần Ngọc Ánh
Bài giảng Tổn thương thận cấp do thuốc kháng viêm Non-Steroids
Bài giảng Dung sai lắp ghép - Chương 3 (Phần 2): Đo kích thước đường kính
Bài giảng Gia công, lắp dựng và tháo dỡ ván khuôn - giàn giáo - Bài 10: Lắp dựng và tháo dỡ cốp pha định hình kích thước bé
Bài giảng Công nghệ 7 bài 35: Thực hành nhận biết một số giống gà qua ngoại hình và đo kích thước
Bài thuốc hay chữa bệnh viêm gan do ngộ độc thuốc
Bài giảng ADR Phản ứng có hại của thuốc (Adverse drug reaction)
Bài giảng Sử dụng thuốc vận mạch - BS. Đỗ Hồng Anh
Bài giảng Thuốc đặt - ĐH Nguyễn Tất Thành
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.