Niet-lineaire regressie definiëren

Wat is niet-lineaire regressie

Niet-lineaire regressie is een vorm van regressieanalyse waarbij gegevens in een model passen en vervolgens worden uitgedrukt als een wiskundige functie. Eenvoudige lineaire regressie relateert twee variabelen (X en Y) met een rechte lijn (y = mx + b), terwijl niet-lineaire regressie een lijn moet genereren (meestal een curve) alsof elke waarde van Y een willekeurige variabele is. Het doel van het model is om de som van de vierkanten zo klein mogelijk te maken. De som van de vierkanten is een maat die bijhoudt hoeveel waarnemingen afwijken van het gemiddelde van de gegevensverzameling. Het wordt berekend door eerst het verschil te vinden tussen het gemiddelde en elk gegevenspunt in de set. Vervolgens is elk van die verschillen vierkant. Ten slotte worden alle vierkante cijfers bij elkaar opgeteld. Hoe kleiner de som van deze vierkante cijfers, des te beter past de functie bij de gegevenspunten in de set. Niet-lineaire regressie maakt gebruik van logaritmische functies, trigonometrische functies, exponentiële functies en andere aanpasmethoden.

Niet-lineaire regressie afbreken

Niet-lineaire regressiemodellering is vergelijkbaar met lineaire regressiemodellering doordat beide ernaar streven een bepaalde respons uit een set variabelen grafisch te volgen. Niet-lineaire modellen zijn ingewikkelder dan lineaire modellen om te ontwikkelen, omdat de functie wordt gecreëerd door een reeks benaderingen (iteraties) die kunnen voortkomen uit vallen en opstaan. Wiskundigen gebruiken verschillende gevestigde methoden, zoals de Gauss-Newton-methode en de Levenberg-Marquardt-methode.

Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.

Gerelateerde termen

Hoe de kleinste vierkanten-criteriummethode werkt Het kleinste-vierkantencriterium is een methode voor het meten van de nauwkeurigheid van een lijn bij het weergeven van de gegevens die zijn gebruikt om deze te genereren. Dat wil zeggen dat de formule de best passende lijn bepaalt. meer Hoe de kleinste kwadratenmethode werkt De kleinste kwadratenmethode is een statistische techniek om de best passende lijn voor een model te bepalen, gespecificeerd door een vergelijking met bepaalde parameters voor waargenomen gegevens. meer Lineaire relaties begrijpen Een lineaire relatie (of lineaire associatie) is een statistische term die wordt gebruikt om de direct proportionele relatie tussen een variabele en een constante te beschrijven. meer Welke regressiemaatregelen Regressie is een statistische meting die probeert de sterkte van de relatie tussen een afhankelijke variabele (meestal aangeduid met Y) en een reeks andere veranderende variabelen (bekend als onafhankelijke variabelen) te bepalen. meer Wat is een foutterm? Een foutterm wordt gedefinieerd als een variabele in een statistisch model, die wordt gemaakt wanneer het model niet de werkelijke relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen weergeeft. meer Hoe de som van kwadraten statistische techniek werkt Som van kwadraten is een statistische techniek die wordt gebruikt in regressieanalyse om de spreiding van gegevenspunten te bepalen op basis van hun gemiddelde waarde. In een regressieanalyse is het doel om te bepalen hoe goed een gegevensreeks kan worden aangepast aan een functie die kan helpen verklaren hoe de gegevensreeks is gegenereerd. meer partnerlinks