Функции для линейной регрессии

Функции для линейной регрессии

Другой широко распространенной задачей обработки данных является представление их совокупности некоторой функцией у(х). Задача регрессии заключается в получении параметров этой функции такими, чтобы функция приближала облако исходных точек (заданных векторами VX и VY) с наименьшей среднеквадратичной погрешностью. Чаще всего используется линейная регрессия, при которой функция у(х) имеет вид

у(х) =а+ Ь*х

и описывает отрезок прямой. К линейной регрессии можно свести многие виды нелинейной регрессии при двупараметрических зависимостях у(х).

Для проведения линейной регрессии в систему встроен ряд приведенных ниже функций:

corr(VX, VY) — возвращает скаляр — коэффициент корреляции Пирсона;

intercrpt(VX, VY) — возвращает значение параметра а (смещение линии регрессии по вертикали);

slope(VX, VY) — возвращает значение параметра b (наклона линии регрессии).

На рис. 11.23 показан пример проведения линейной регрессии для данных, представленных значениями элементов в векторах VX и VY.