Video: A Man Played Video Games Nonstop For 73 Hours. This Is How His Organs Shut Down. 2025
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê phân tích và tìm ra các mối quan hệ giữa hai biến. Trong phân tích tiên đoán, nó có thể được sử dụng để dự đoán giá trị số học tương lai của một biến.
Xem ví dụ về dữ liệu có chứa hai biến: dữ liệu trong quá khứ bao gồm thời gian đến của tàu và thời gian trễ tương ứng. Giả sử bạn muốn dự đoán sự trì hoãn sẽ là gì cho chuyến tàu tiếp theo. Nếu bạn áp dụng hồi quy tuyến tính cho hai biến này - thời gian đến và thời gian trễ - bạn có thể tạo ra một phương trình tuyến tính như
Delay = a + (b * thời gian đến) + d
Phương trình này thể hiện mối quan hệ giữa thời gian trễ và thời gian đến. Các hằng số và b là các thông số của mô hình. Biến d là lỗi lỗi (còn gọi là phần còn lại ) - một giá trị số đại diện cho sự không khớp giữa hai biến delay > và thời gian đến . Nếu lỗi không bằng 0, thì điều đó có thể chỉ ra rằng có các tiêu chí ảnh hưởng đến độ trễ . d
. Hồi quy tuyến tính là (như bạn có thể tưởng tượng) phù hợp nhất cho dữ liệu tuyến tính. Tuy nhiên, nó rất nhạy cảm đối với những điểm sai lệch trong các điểm dữ liệu. Các ngoại lệ trong dữ liệu của bạn có thể có tác động đáng kể đến mô hình. Chúng tôi đề nghị bạn loại bỏ những giá trị ngoài này khỏi bộ đào tạo nếu bạn đang lập kế hoạch sử dụng hồi quy tuyến tính cho mô hình tiên đoán của bạn.
