ʻO kahi papa helu manaʻo pilikino e pili ana i ka hōʻiliʻiliʻana i nāʻikepili helu
Hoʻohanaʻia nāʻano hoʻohālike linear e hōʻike aiʻole e wānana i ka pilina ma waena oʻelua mau helu a me nā kumu . ʻO ka mea iʻikeʻia (ʻo ka helu i hoʻohālikeʻia no ka hoohalike) no ka inoa ka hoʻololi paʻa. ʻO nā kumuhana i hoʻohanaʻia e wānana i ka waiwai o ke anakuʻu kūpaʻa e kapaʻiaʻo nāʻano kūʻokoʻa kūʻokoʻa.
ʻAʻoleʻike maikaʻi nāʻikepili i ka moʻolelo piha. Hoʻohana pinepineʻia ka hoʻopiliʻana o ka hoʻoponoponoʻana i ka noiʻi ma muli o ka hoʻokumuʻana i ka hoʻopiliʻana o nā huahelu.
Akā ,ʻaʻole i like ka hoʻoponoponoʻana me ka hopena . ʻO kekahi laina i loko o ka hoʻololiʻana o ka laina maʻalahi e pili ana i nā mākauʻikepiliʻaʻole hiki ke'ōlelo i kahi mea pili i kahi pilina pili me ka hopena.
I ka hoʻouluʻana o ka laina maʻamau,ʻo kēlā me kēiaʻike iʻelua mau koina. Hoʻokahi waiwai no ke kaʻina kūpaʻa a hoʻokahi nō ka helu no kaʻokoʻa kūʻokoʻa.
- Nā Māhele'Ōlelo Kūlohelohe KūikawāʻO keʻano maʻalahi o kahi hoʻoponopono regression e hoʻohana ana i ka hoʻololi a me ke kaloli kūʻokoʻa hoʻokahi. Ma kēiaʻano hoʻohālike maʻamau ,ʻo kahi laina pololei e pili ana i ka pilina ma waena o ka mea no ka hilinaʻi a me ka hoʻololi kūʻokoʻa.
- Ka Hoʻomaopopoʻana i ka Hoʻopiʻi Hua'ōlelo I ka hoʻohanaʻiaʻana oʻelua mau hoʻololi kūʻokoʻaʻelua aʻoi aku paha i ka hoʻoponopono regression,ʻaʻole ka mea i maʻalahi hou ke model.
Hoʻolaha Hoʻohālikelike'Ōlelo Kūikawā
Hoʻohālikelikeʻia keʻano hoʻohālikelike laina maʻalahi e like me kēia: y = ( β 0 + β 1 + Ε
Ma o ka paʻiʻana i ka pilikanaka, ke kohoʻia nei nā meaʻelua i loko o kahi hōʻailona hoʻohālikelike maʻalahi x a me .
ʻO ka hoʻohālike e wehewehe ana i ka pili o ka y me ka x iʻikeʻiaʻo keʻano hoʻohālike . Aia nō hoʻi keʻano o ka hoʻolālā hoʻohālike laina i kahi manawa kūpono e hōʻikeʻia e Ε , aiʻole ka Helene kākau epsilon. Hoʻomaopopoʻia ka manawa hewa no kaʻikeʻana i ka loli i ka mea hikiʻole ke ho'ākākaʻia e ka pilina laina ma waena o x a me .
Aia kekahi mau palena e kū i ka heluna kanaka e aʻoʻia. ʻO kēia mau palena o ke kaʻina hana i hōʻikeʻia e ( β 0+ β 1 x ).
Hoʻolaha Hoʻohālikelike'Ōlelo Kūikawā
Hoʻohālikelikeʻia ka hoʻohālike o ka hoʻohālike laina maʻalahi e like me kēia: Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
Hoʻonuiʻia ka hoʻohālike o ka hoʻohālike laina maʻalahi me he laina laina.
( β 0 ka hakina o ka laina regression.
ʻO ka β 1 ka piʻi.
Ε ( y ) ke kumu kūʻai a iʻole ka mea i manaʻoʻia no ke kumu kūʻai o x .
Hiki i kahi laina hoʻoponopono ke hōʻike i kahi pilina pili pono, kahi pilina laina piliʻole, aʻaʻohe pili. Inā he lapalapa ka laina line i loko o ka hoʻololi maʻamau maʻalahi (ʻaʻole iʻole),ʻaʻohe pilina ma waena o nā mau heluʻelua. Inā piʻi ka laina hoʻolālā i luna me ka hopena o lalo o ka laina ma ka y intercept (axis) o ka pakuhi, a me ka laina i luna o ka laina e piʻi ana i luna i kahi kahua pāʻani, mai kahi x xo (axis) kahi pilina pili pono . Inā ke iho nei ka laina hoʻolālā i lalo i ka hopena o ka laina i ka yake (axis) o ka pakuhi, a me kaʻaoʻao lalo o ka laina e hoʻokuʻu ana i lalo i ka pakuhi, ma ka x xo (axis) kahi pilina laina lainaʻole.
Ka Hoʻomāhala Kūlohelohe Lākiō
Ināʻikeʻia nā palena o ka heluna kanaka , hiki ke hoʻohanaʻia ka hoʻohālike o ka regression laina maʻamau (hōʻikeʻia ma lalo) e helu i ke kumu waiwai o y no kaʻike nui o x .
Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
Eia nō naʻe, ma ka hana,ʻaʻole iʻikeʻia nāʻikepili kūpilikiʻi no ka mea e hoʻomaopopoʻia lākou ma ka hoʻohanaʻana i nāʻikepili mai kekahi'ōpana o ka heluna kānaka. Hoʻohālikelikeʻia nā palena'āina o ka lehulehu ma o ka hoʻohanaʻana i nāʻikepili helu . Hoʻohālikelikeʻia nā helu helu e b 0 + b 1. I ka manawa e hoʻololiʻia nā helu helu helu no nā palena kaiāulu, ua hoʻokumuʻia ka hoʻohālike hoʻohālike i hoʻohālikelikeʻia.
Ua hōʻikeʻia ka hoʻohālike hoʻoholo kūpono i lalo nei.
( ŷ ) = ( β 0 + β 1 x
( ŷ )'ōleloʻia.
Ua kapaʻia ka pakuhi o ka hoʻolālā hoʻoholo kūpono i manaʻoʻia ka laina hoʻoholo kūpono.
ʻO ka b 0 ka haʻina.
ʻO ka b 1 ka piʻi.
ʻO ka koho) ka palena i kauʻia o y no kahi i hāʻawiʻia o x .
Ka Mea Manaʻo: ʻAʻole hoʻohanaʻia ka nānāʻana i ka hoʻoponoponoʻana i ka wehewehe i ka hopena o ka hopena a me ka hopena ma waena o nā mea likeʻole. Hiki i ka'ilikeʻana o ka hoʻoponoponoʻana ke hōʻike i ka pilina o nā liʻiliʻi a iʻole ka nui o nā heluna e pili ana me kekahi.
I ka hanaʻana pēlā, hoʻoponopono ka hoʻoponopono o ka hoʻoponoponoʻana i ka pilina aloha e pono ai ka mea noiʻiʻike e nānā pono .
ʻIkeʻia e like me: ka hoʻouluʻana o ka hoʻololi, ka hoʻoponopono hoʻoponopono
Nā'Ahālike: ʻO ka mea Least Squares Method he palapala heluʻikepili no ka hoʻohanaʻana i nāʻikepili helu eʻike i ka waiwai o ka hoʻohālike hoʻohālike i hoʻoholoʻia. Ua hāʻawiʻiaʻo Sy Fredrich Gauss, ua hānauʻia i ka makahiki 1777 a ua make i ka 1855. Ua hoʻohana nuiʻia kaʻoihana Least Squares.
Nā kumuhana:
Anderson, DR, Sweeney, DJ, a me Williams,ʻo ia (2003). Nā Pono o kaʻIke Heluhelu no ka Pāʻoihana a me ke Economie (3rd ed.) Mason, Ohio: Southwestern, Thompson Learning.
____. (2010). Ua weheweheʻia: Ka hoʻoponopono hoʻoponopono. MIT News.
McIntyre, L. (1994). Ke hoʻohanaʻana i kaʻikepili Cigarette no kahi Hoʻomakaʻana i ka Hoʻoponopono Hoʻolaha. Ka Nupepa Heluhelu Heluhelu, 2 (1).
Mendenhall, W., a me Sincich, T. (1992). Ka helupilihelu no ka hanahana a me kaʻike (3rd ed.), New York, NY: Dellen Publishing Co.
Panchenko, D. 18.443 Palapala helu no nā noi noi, Fall 2006, Section 14, Simple Regarina Regression. (Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare)