Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
ในทางสถิติศาสตร์ การถดถอยเชิงเส้น (linear regression) เป็นการวิเคราะห์การถดถอย ประเภทหนึ่งที่ใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด เพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปกับ ฟังก์ชันการถดถอยเชิงเส้นได้จากการรวมกันของพารามิเตอร์แบบจำลองตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปที่เรียกว่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (regression coefficient) กรณีที่มีตัวแปรอิสระเพียงตัวเดียวเรียกว่าการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (simple linear regression) และสถานการณ์ที่มีตัวแปรอิสระมากกว่าหนึ่งตัวเรียกว่าการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร (multivariable linear regression)
ในการถดถอยเชิงเส้น ข้อมูลจะถูกสร้างแบบจำลองขึ้นโดยใช้ฟังก์ชันการทำนายเชิงเส้น และพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่ไม่รู้จักก็จะถูกประมาณได้จากข้อมูลด้วย แบบจำลองเหล่านี้เรียกว่า การสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นที่ใช้กันมากที่สุดคือให้ค่าเฉลี่ยตามเงื่อนไขของ y ที่ค่า X ที่ให้มา เป็นฟังก์ชันความสัมพันธ์ของ X โดยทั่วไปแล้ว แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอาจเป็นค่ามัธยฐานหรือควอนไทล์อื่น ๆ ของการแจกแจงแบบมีเงื่อนไขของ y ที่ค่า X ที่ให้มาเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของ X เช่นเดียวกับการวิเคราะห์การถดถอยแบบอื่น ๆ การถดถอยเชิงเส้นยังมุ่งเน้นไปที่การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของ y เมื่อพิจารณาจากค่า X แทนที่จะเป็นการแจกแจงของ X และ y
การถดถอยเชิงเส้นเป็นการวิเคราะห์การถดถอยประเภทแรกที่ได้รับการศึกษาอย่างเข้มงวดและใช้กันอย่างแพร่หลายในการใช้งานจริง เนื่องจากแบบจำลองที่ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักที่เป็นเชิงเส้นจะปรับบเข้าให้พอดีได้ง่ายกว่าแบบจำลองที่ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักแบบ และง่ายต่อการหาสมบัติทางสถิติของการประมาณค่าผลลัพธ์นั้น
อ้างอิง
- Rencher, Alvin C.; Christensen, William F. (2012), "Chapter 10, Multivariate regression – Section 10.1, Introduction", Methods of Multivariate Analysis, Wiley Series in Probability and Statistics, vol. 709 (3rd ed.), John Wiley & Sons, p. 19, ISBN , คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2019-06-15, สืบค้นเมื่อ 2019-05-14.
- Hilary L. Seal (1967). "The historical development of the Gauss linear model". Biometrika. 54 (1/2): 1–24. doi:10.1093/biomet/54.1-2.1. JSTOR 2333849.
- Yan, Xin (2009), Linear Regression Analysis: Theory and Computing, World Scientific, pp. 1–2, ISBN , คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2019-06-08, สืบค้นเมื่อ 2019-05-14,
Regression analysis ... is probably one of the oldest topics in mathematical statistics dating back to about two hundred years ago. The earliest form of the linear regression was the least squares method, which was published by Legendre in 1805, and by Gauss in 1809 ... Legendre and Gauss both applied the method to the problem of determining, from astronomical observations, the orbits of bodies about the sun.
wikipedia, แบบไทย, วิกิพีเดีย, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด, บทความ, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม, มือถือ, โทรศัพท์, Android, iOS, Apple, โทรศัพท์โมบิล, Samsung, iPhone, Xiomi, Xiaomi, Redmi, Honor, Oppo, Nokia, Sonya, MI, PC, พีซี, web, เว็บ, คอมพิวเตอร์
inthangsthitisastr karthdthxyechingesn linear regression epnkarwiekhraahkarthdthxy praephthhnungthiichwithikalngsxngnxythisud ephuxsrangaebbcalxngkhwamsmphnthrahwangtngaethnungtwkhunipkb fngkchnkarthdthxyechingesnidcakkarrwmknkhxngpharamietxraebbcalxngtngaethnungtwkhunipthieriykwasmprasiththikarthdthxy regression coefficient krnithimitwaeprxisraephiyngtwediyweriykwakarthdthxyechingesnxyangngay simple linear regression aelasthankarnthimitwaeprxisramakkwahnungtweriykwakarthdthxyechingesnhlaytwaepr multivariable linear regression karthdthxyechingesnaebbthitwaeprxisratwediyw inkarthdthxyechingesn khxmulcathuksrangaebbcalxngkhunodyichfngkchnkarthanayechingesn aelapharamietxrkhxngaebbcalxngthiimruckkcathukpramanidcakkhxmuldwy aebbcalxngehlanieriykwa karsrangaebbcalxngkarthdthxyechingesnthiichknmakthisudkhuxihkhaechliytamenguxnikhkhxng y thikha X thiihma epnfngkchnkhwamsmphnthkhxng X odythwipaelw aebbcalxngkarthdthxyechingesnxacepnkhamthythanhruxkhwxnithlxun khxngkaraeckaecngaebbmienguxnikhkhxng y thikha X thiihmaepnfngkchnechingesnkhxng X echnediywkbkarwiekhraahkarthdthxyaebbxun karthdthxyechingesnyngmungennipthikaraeckaecngkhwamnacaepnaebbmienguxnikhkhxng y emuxphicarnacakkha X aethnthicaepnkaraeckaecngkhxng X aela y karthdthxyechingesnepnkarwiekhraahkarthdthxypraephthaerkthiidrbkarsuksaxyangekhmngwdaelaichknxyangaephrhlayinkarichngancring enuxngcakaebbcalxngthikhunxyukbpharamietxrthiimruckthiepnechingesncaprbbekhaihphxdiidngaykwaaebbcalxngthikhunxyukbpharamietxrthiimruckaebb aelangaytxkarhasmbtithangsthitikhxngkarpramankhaphllphthnnxangxingRencher Alvin C Christensen William F 2012 Chapter 10 Multivariate regression Section 10 1 Introduction Methods of Multivariate Analysis Wiley Series in Probability and Statistics vol 709 3rd ed John Wiley amp Sons p 19 ISBN 9781118391679 khlngkhxmulekaekbcakaehlngedimemux 2019 06 15 subkhnemux 2019 05 14 Hilary L Seal 1967 The historical development of the Gauss linear model Biometrika 54 1 2 1 24 doi 10 1093 biomet 54 1 2 1 JSTOR 2333849 Yan Xin 2009 Linear Regression Analysis Theory and Computing World Scientific pp 1 2 ISBN 9789812834119 khlngkhxmulekaekbcakaehlngedimemux 2019 06 08 subkhnemux 2019 05 14 Regression analysis is probably one of the oldest topics in mathematical statistics dating back to about two hundred years ago The earliest form of the linear regression was the least squares method which was published by Legendre in 1805 and by Gauss in 1809 Legendre and Gauss both applied the method to the problem of determining from astronomical observations the orbits of bodies about the sun