يعودإنها خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف، تستخدم بشكل أساسي للتنبؤ والنمذجة للمتغيرات العشوائية المستمرة العددية. وهو يحدد العلاقة بين المدخلات والمخرجات، حيث المدخلات هي المعرفة الموجودة والمخرجات هي القيمة المتوقعة.

الغرض من الانحدار هو الحصول على أفضل خط مناسب.

الافتراضات والمحتوى

• في تحليل البيانات، من الضروري عادةً إجراء بعض الافتراضات حول البيانات:
• تجانس التباين
• العلاقة الخطية
• التأثيرات التراكمية
• لا يوجد خطأ في قياس المتغيرات
• تتبع المتغيرات توزيعًا طبيعيًا متعدد المتغيرات
• استقلالية الملاحظة
• النموذج مكتمل
• شروط الخطأ مستقلة وتتبع التوزيع الطبيعي (0، 1).

المحتوى الرئيسي لتحليل الانحدار

1. انطلاقا من مجموعة من البيانات، حدد العلاقة الكمية بين متغيرات معينة، أي قم بإنشاء نموذج رياضي وقم بتقدير المعلمات غير المعروفة فيه. الطريقة الشائعة لتقدير المعلمات هي طريقة المربعات الصغرى.
2. لقد تم اختبار مصداقية هذه العلاقات.
3. في علاقة حيث تؤثر العديد من المتغيرات المستقلة بشكل مشترك على متغير تابع، من الضروري تحديد المتغير (المتغيرات) المستقل الذي له تأثير كبير والذي له تأثير غير مهم، وإضافة المتغيرات المستقلة ذات التأثيرات الكبيرة إلى النموذج، وإزالة المتغيرات ذات التأثيرات غير المهمة. يتم عادة استخدام أساليب مثل الانحدار التدريجي، والانحدار الأمامي، والانحدار الخلفي.
4. استخدم العلاقة المطلوبة للتنبؤ بعملية الإنتاج أو التحكم فيها. إن تطبيق تحليل الانحدار واسع جدًا، كما أن حزم البرامج الإحصائية تجعل حساب طرق الانحدار المختلفة مريحًا للغاية.

القضايا الرئيسية في أبحاث تحليل الانحدار

• تحديد تعبير العلاقة الكمية بين Y و X، والتي تسمى معادلة الانحدار؛
• اختبار مصداقية معادلة الانحدار التي تم الحصول عليها؛
• تحديد ما إذا كان المتغير المستقل X له تأثير على المتغير التابع Y؛
• يتم استخدام معادلة الانحدار التي تم الحصول عليها للتنبؤ والتحكم.

خطوات تحليل الانحدار

• تحديد المتغيرات: من خلال توضيح الهدف المحدد للتنبؤ، سوف تحدد أيضًا المتغير التابع.
• إنشاء نموذج التنبؤ: حساب بناءً على البيانات الإحصائية التاريخية للمتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة، وعلى هذا الأساس إنشاء معادلة تحليل الانحدار، أي نموذج التنبؤ بتحليل الانحدار.
• إجراء تحليل الارتباط: تحليل الانحدار هو تحليل رياضي وإحصائي للعوامل المؤثرة وأشياء التنبؤ ذات العلاقات السببية. إن معادلة الانحدار المحددة لا تكون ذات معنى إلا عندما تكون هناك بالفعل علاقة معينة بين المتغير المستقل والمتغير التابع. لأن
• حساب خطأ التنبؤ: يعتمد إمكانية استخدام نموذج التنبؤ بالانحدار للتنبؤ الفعلي على اختبار نموذج التنبؤ بالانحدار وحساب خطأ التنبؤ.
• تحديد القيمة المتوقعة: استخدم نموذج التنبؤ بالانحدار لحساب القيمة المتوقعة، وقم بإجراء تحليل شامل للقيمة المتوقعة لتحديد القيمة المتوقعة النهائية.

طريقة تحليل الانحدار

• الانحدار الخطي (التسوية): الانحدار الخطي هو أحد الخوارزميات الأكثر استخدامًا لمهام الانحدار. تعتبر الخوارزمية بسيطة في شكلها وتتوقع استخدام المستوى الفائق لتناسب مجموعة البيانات.
• أشجار الانحدار (طرق المجموعة): تحقق أشجار الانحدار التعلم الهرمي من خلال تقسيم مجموعة البيانات بشكل متكرر إلى فروع مختلفة، مع كون معيار التقسيم هو تعظيم اكتساب المعلومات من كل تقسيم.

الانحدار وقضايا أخرى

• إن مشكلة التنبؤ حيث تكون متغيرات الإدخال والإخراج متغيرات مستمرة هي مشكلة انحدار؛
• تصبح مشكلة التنبؤ بعدد محدود من متغيرات الإخراج المنفصلة مشكلة تصنيف؛
• تصبح مشكلة التنبؤ عندما تكون متغيرات الإدخال ومتغيرات الإخراج عبارة عن تسلسلات متغيرة مشكلة تسمية.

الكلمات ذات الصلة: التصنيف، التسمية