tathieusuperior
New member
[Bạn Đang Chần Chừ Gì? Đặt Mua Ngay để Nhận Quà Tặng!]: (https://shorten.asia/EVVGjUMz)
### Phương pháp hồi quy thay thế
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số phương pháp hồi quy thay thế có thể được sử dụng khi các giả định của hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) không được đáp ứng.
#### 1. Hồi quy phi tuyến tính
Khi mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập không phải là tuyến tính, hồi quy OLS có thể tạo ra các ước tính sai lệch và không nhất quán.Trong trường hợp này, một mô hình hồi quy phi tuyến tính có thể phù hợp hơn.
Có nhiều loại mô hình hồi quy phi tuyến tính khác nhau, bao gồm:
*** Hồi quy đa thức ** Các mô hình bao gồm các thuật ngữ của biến độc lập được nâng lên thành một nguồn.Ví dụ, mô hình hồi quy bậc hai sẽ bao gồm các thuật ngữ của biến độc lập $ x $ và $ x^2 $.
*** Hồi quy logistic ** Các mô hình được sử dụng cho các biến phụ thuộc nhị phân.Biến phụ thuộc có thể đảm nhận hai giá trị, chẳng hạn như "có" hoặc "không".
*** Hồi quy Poisson ** Các mô hình được sử dụng cho dữ liệu đếm.Biến phụ thuộc là số lượng của số lượng sự kiện xảy ra.
#### 2. Các mô hình tuyến tính tổng quát
Các mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) là một khái quát của hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng cho dữ liệu không được phân phối bình thường.GLM bao gồm một loạt các mô hình, chẳng hạn như:
*** Hồi quy logistic ** Mô hình
*** Hồi quy Poisson ** Mô hình
*** Hồi quy nhị thức âm ** Mô hình
*** Hồi quy Gamma ** Mô hình
#### 3. Hồi quy Bayesian
Hồi quy Bayes là một loại suy luận thống kê sử dụng định lý của Bayes để cập nhật phân phối trước các tham số của một mô hình được đưa ra dữ liệu.Hồi quy Bayes có thể được sử dụng để giải thích cho sự không chắc chắn trong các tham số của mô hình và để đưa ra dự đoán về các quan sát trong tương lai.
#### 4. Các phương pháp khác
Có một số phương pháp hồi quy thay thế khác có thể được sử dụng cho các vấn đề cụ thể.Những phương pháp này bao gồm:
*** Hồi quy thành phần chính **
*** Hồi quy bình phương nhỏ nhất một phần **
*** SPLINE hồi quy thích ứng đa biến **
*** Máy vector hỗ trợ **
#### Chọn đúng phương pháp
Việc lựa chọn phương pháp hồi quy đúng phụ thuộc vào bản chất của dữ liệu và các mục tiêu của phân tích.Nếu các giả định của hồi quy OLS được đáp ứng, thì hồi quy OLS là một lựa chọn tốt.Tuy nhiên, nếu các giả định của hồi quy OLS không được đáp ứng, thì một trong những phương pháp thay thế được thảo luận trong bài viết này có thể phù hợp hơn.
#### hashtags
* #hồi quy
* #số liệu thống kê
* #Machinelearning
=======================================
[Bạn Đang Chần Chừ Gì? Đặt Mua Ngay để Nhận Quà Tặng!]: (https://shorten.asia/EVVGjUMz)
=======================================
### Alternative Methods of Regression
In this article, we will discuss some alternative methods of regression that can be used when the assumptions of ordinary least squares (OLS) regression are not met.
#### 1. Non-linear regression
When the relationship between the dependent variable and the independent variables is not linear, OLS regression can produce biased and inconsistent estimates. In this case, a non-linear regression model may be more appropriate.
There are many different types of non-linear regression models, including:
* **Polynomial regression** models include terms of the independent variable raised to a power. For example, a quadratic regression model would include terms of the independent variable $x$ and $x^2$.
* **Logistic regression** models are used for binary dependent variables. The dependent variable can take on two values, such as "yes" or "no".
* **Poisson regression** models are used for count data. The dependent variable is a count of the number of events that occur.
#### 2. Generalized linear models
Generalized linear models (GLMs) are a generalization of linear regression that can be used for data that is not normally distributed. GLMs include a wide variety of models, such as:
* **Logistic regression** models
* **Poisson regression** models
* **Negative binomial regression** models
* **Gamma regression** models
#### 3. Bayesian regression
Bayesian regression is a type of statistical inference that uses Bayes' theorem to update the prior distribution of the parameters of a model given the data. Bayesian regression can be used to account for uncertainty in the parameters of the model and to make predictions about future observations.
#### 4. Other methods
There are a number of other alternative methods of regression that can be used for specific problems. These methods include:
* **Principal components regression**
* **Partial least squares regression**
* **Multivariate adaptive regression splines**
* **Support vector machines**
#### Choosing the right method
The choice of the right method of regression depends on the nature of the data and the goals of the analysis. If the assumptions of OLS regression are met, then OLS regression is a good choice. However, if the assumptions of OLS regression are not met, then one of the alternative methods discussed in this article may be more appropriate.
#### Hashtags
* #Regression
* #statistics
* #Machinelearning
=======================================
[Nhập Mã Giảm Giá Ngay Bây Giờ - Chỉ Có Ở Đây!]: (https://shorten.asia/EVVGjUMz)
