Hoe bereken je sinusoïdale regressie?
Hoe bereken je sinusoïdale regressie?

Video: Hoe bereken je sinusoïdale regressie?

Video: Hoe bereken je sinusoïdale regressie?
Video: Enkelvoudige regressie basisprincipes 2024, Mei
Anonim

Sinusvormige regressie . Pas de waarden van A, B, C en D aan in de vergelijking y = A* zonde (B(x-C))+D om a. te maken sinusvormig curve past bij een bepaalde set willekeurig gegenereerde gegevens. Zodra je een goede functie hebt, klik je op "Show Computed" om de berekende te zien regressie lijn. Gebruik "ctr-R" om nieuwe gegevenspunten te genereren en probeer het opnieuw.

Vervolgens kan men zich ook afvragen, wat is de logaritmische regressievergelijking?

Tijdens het optreden logaritmische regressie analyse gebruiken we de vorm van de logaritmisch functie die het meest wordt gebruikt bij grafische hulpprogramma's, y = a + b l n (x) displaystyle y=a+bmathrm{ln}left(x ight) y=a+bln(x). Voor deze functie. Alle invoerwaarden, x, moeten groter zijn dan nul.

Evenzo, wat is de kwadratische regressievergelijking voor de dataset? EEN kwadratische regressie is het proces van vinden de vergelijking van de parabool die het beste past bij een set van gegevens . Als resultaat krijgen we een vergelijking van de vorm: y=ax2+bx+c waarbij a≠0. De beste manier om dit te vinden vergelijking handmatig is met behulp van de kleinste-kwadratenmethode.

Evenzo kan men zich afvragen, wat is een polynoomregressiemodel?

In statistieken, polynomiale regressie is een vorm van regressie analyse waarin de relatie tussen de onafhankelijke variabele x en de afhankelijke variabele y wordt gemodelleerd als een n-de graad polynoom in x. Om deze reden, polynomiale regressie wordt beschouwd als een speciaal geval van multiple lineaire regressie.

Wat is een sinusvormige grafiek?

EEN sinusvormig functie is een functie die lijkt op een sinusfunctie in die zin dat de functie kan worden geproduceerd door de sinusfunctie te verschuiven, uit te rekken of samen te drukken. Indien nodig wil je misschien de grafieken maken snelkoppelingen.

Aanbevolen: