إنه الخط الذي يعطي الأقرب بين المتغيرات إذا كان من المفترض أن يكون هناك ارتباط خطي.
مثال:
في عملي كمدرس ، شعرت أن الطلاب الذين حققوا نتائج جيدة في الرياضيات سجلوا جيد ا أيض ا في الفيزياء والعكس صحيح.
لذا قمت بعمل مخطط مبعثر على مخطط في Excel ، حيث x = Math و y = Physics ، حيث تم تمثيل كل طالب بواسطة نقطة.
لقد لاحظت أن مجموعة النقاط تشبه شكل السيجار بدلا من أن تكون في كل مكان (وهذا الأخير يعني عدم وجود ارتباط على الإطلاق).
ثم فعلت شيئين:
(1) كان معامل معاملتي محسوب ا (وهو مرتفع)
(2) كان لدي "خط أفضل مناسبا" تعادل
الأخير هو خط الانحدار ، ويمكن أن يكون لديك معادلة مرتبطة به.
من هذا المنطلق ، يمكنك إجراء تنبؤ معقول بدرجة أو بأخرى لدرجة واحدة عن الآخر ، اعتماد ا على مدى جودة الارتباط (الارتباط هو موضوع آخر).
ملاحظة:
هناك الكثير من "buts" و "ifs". لشيء واحد عليك أن تكون على يقين من أن العلاقة خطية.
هذا مثال على نقل الحرارة من قبل ماذا؟ + مثال
هذا هو الحمل الحراري. يعر ف Dictionary.com الحمل الحراري بأنه "نقل الحرارة عن طريق الدورة الدموية أو حركة الأجزاء الساخنة من السائل أو الغاز." الغاز المعني هو الهواء. الحمل الحراري لا يتطلب الجبال ولكن هذا المثال له.
ماذا يقول لك تحليل الانحدار؟ + مثال
يكشف شكل العلاقة بين المتغيرات. يرجى الرجوع إلى إجابتي على ما هو تحليل الانحدار؟ يكشف شكل العلاقة بين المتغيرات. على سبيل المثال ، ما إذا كانت العلاقة مرتبطة ارتباط ا قوي ا أو مرتبطة سلب ا أو لا توجد علاقة. على سبيل المثال ، من المفترض أن ترتبط الأمطار والإنتاجية الزراعية ارتباط ا قوي ا ولكن العلاقة غير معروفة. إذا حددنا غلة المحصول للدلالة على الإنتاجية الزراعية ، والنظر في متغيرين غلة المحصول y وهطول الأمطار x. سيكون بناء خط الانحدار y على x منطقي ا وسيكون قادر ا على إثبات اعتماد إنتاجية المحاصيل على هطول الأمطار. عندها سنكون قادرين على تقدير غلة المحصول بسبب هطول الأمطار في خطأ محدود. لهذا نستخدم القيم المرصودة لهطول ال
ما هو الاستخدام الرئيسي للانحدار الخطي؟ + مثال
الاستخدام الأساسي للانحدار الخطي هو احتواء الخط على مجموعتين من البيانات وتحديد مدى ارتباطها. الأمثلة على ذلك: مجموعتان من أسعار الأسهم وهطول الأمطار وساعات الدراسة ودرجات الإنتاج فيما يتعلق بالارتباط ، الإجماع العام هو: قيم الارتباط 0.8 أو أعلى تدل على وجود علاقة ارتباط قوية بين قيم 0.5 أو أعلى حتى 0.8 تشير إلى علاقة ارتباط ضعيفة تشير القيم الأقل من 0.5 إلى ارتباط ضعيف للغاية f الانحدار الخطي وحساب الارتباط