Dịch vụ phân tích hồi quy chuyên nghiệp

Dịch vụ phần tích hồi quy chuyên nghiệp, chuyên phần tích hồi quy đa biến, hồi quy logit, hồi quy bội, hồi quy probit, hồi quy EFA, hồi quy khám phá nhân tố, hồi quy VEM, hồi quy panel, … 

DỊCH VỤ PHẦN TÍCH HỒI QUY

Chúng tôi cung cấp dịch vụ thống kê chuyên nghiệp như: hướng dẫn chạy mô hình kinh tế lượng, chỉnh sửa luận văn tốt nghiệp, hướng dẫn chạy mô hình tại nhà, chạy mô hình online theo nhu cầu của khách hàng, cung cấp số liệu thống kê, độ số liệu theo yêu cầu của sinh viên …. Mọi chi tiết vui lòng liên hệ:

4465892267_0a6d1cb269_o

Chúng ta tìm hiểu phần tích hồi quy là gì ?

Trong mô hình thống kê , phân tích hồi quy là một tập hợp các quá trình thống kê để ước lượng mối quan hệ giữa các biến. Nó bao gồm nhiều kỹ thuật để lập mô hình và phân tích một số biến, khi trọng tâm là mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập (hoặc ‘dự báo’). Cụ thể hơn, phân tích hồi quy giúp người ta hiểu giá trị điển hình của biến phụ thuộc (hoặc ‘biến tiêu chí’) thay đổi khi bất kỳ biến độc lập nào khác nhau, trong khi các biến độc lập khác được giữ cố định.

Phổ biến nhất, phân tích hồi quy ước tính kỳ vọng có điều kiện của biến phụ thuộc cho các biến độc lập – tức là, giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến độc lập được cố định. Ít gặp hơn, trọng tâm là trên quantile , hoặc khác tham số vị trí của phân phối có điều kiện của biến phụ thuộc cho các biến độc lập. Trong mọi trường hợp, một hàm của các biến độc lập được gọi là hàm hồi quy sẽ được ước tính. Trong phân tích hồi quy, nó cũng được quan tâm để mô tả biến thể của biến phụ thuộc xung quanh dự đoán của hàm hồi quy bằng cách sử dụngphân bố xác suất . Một cách tiếp cận có liên quan nhưng khác biệt là Phân tích điều kiện cần thiết [1] (NCA), ước tính giá trị lớn nhất (thay vì trung bình) của biến phụ thuộc cho một giá trị đã cho của biến độc lập (đường trần chứ không phải đường trung tâm). giá trị của biến độc lập là cần thiết nhưng không đủ cho một giá trị đã cho của biến phụ thuộc.

438px-Linear_regression.svg

Phân tích hồi quy được sử dụng rộng rãi để dự báo và dự báo , nơi sử dụng nó có sự chồng chéo đáng kể với lĩnh vực học máy . Phân tích hồi quy cũng được sử dụng để hiểu các biến độc lập nào liên quan đến biến phụ thuộc và để khám phá các dạng của các mối quan hệ này. Trong trường hợp hạn chế, phân tích hồi quy có thể được sử dụng để suy ra mối quan hệ nhân quả giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Tuy nhiên điều này có thể dẫn đến ảo tưởng hoặc các mối quan hệ sai, vì vậy hãy thận trọng.

Nhiều kỹ thuật để thực hiện phân tích hồi quy đã được phát triển. Các phương thức quen thuộc như hồi quy tuyến tính và hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường là tham số , trong đó hàm hồi quy được xác định theo một số hữu hạn các tham số không xác định được ước tính từ dữ liệu . Phép hồi quy không đối xứng dùng để chỉ các kỹ thuật cho phép hàm hồi quy nằm trong một tập các hàm được chỉ định , có thể là chiều vô hạn .

Hiệu suất của các phương pháp phân tích hồi quy trong thực tế phụ thuộc vào hình thức của quá trình tạo dữ liệu và cách nó liên quan đến phương pháp hồi quy đang được sử dụng. Vì hình thức thực sự của quá trình tạo dữ liệu thường không được biết, phân tích hồi quy thường phụ thuộc vào mức độ nào đó trong việc đưa ra các giả định về quy trình này. Các giả định này đôi khi có thể kiểm tra nếu có đủ số lượng dữ liệu. Các mô hình hồi quy để dự đoán thường hữu ích ngay cả khi các giả định bị vi phạm vừa phải, mặc dù chúng có thể không hoạt động tối ưu. Tuy nhiên, trong nhiều ứng dụng, đặc biệt là với các hiệu ứng nhỏ hoặc các câu hỏi về quan hệ nhân quả dựa trên dữ liệu quan sát , các phương pháp hồi quy có thể cho kết quả sai lệch.[2] [3]

Theo nghĩa hẹp hơn, hồi quy có thể ám chỉ cụ thể đến việc ước tính các biến đáp ứng (phụ thuộc) liên tục, trái với các biến trả lời rời rạc được sử dụng trong phân loại . [4] Trường hợp của một biến phụ thuộc liên tục có thể được cụ thể hơn gọi là hồi quy số liệu để phân biệt nó với các vấn đề liên quan. [5]

Advertisements