Ident: P07 Praktické aspekty lineárnej regresie I.

Zhrnutie prednášky

Prednáška sa venuje praktickým aspektom lineárnej regresie a ukazuje, že aj nelineárne javy (kvadratické členy, súčiny premenných, logaritmy) možno modelovať v rámci lineárnej regresie vhodnou voľbou stĺpcov matice nezávislých premenných. Rieši sa otázka, ako porovnávať kvalitu rôznych modelov pomocou kritérií RMSE (odmocnina strednej štvorcovej chyby predikcie) a koeficientu determinácie R², ktorý vyjadruje, o koľko lepšia je regresia oproti jednoduchému priemeru. Na záver sa zavádza paritný diagram na vizuálne porovnanie predikovaných a nameraných hodnôt.

• - Modelovanie nelineárnych závislostí (kvadratické a krížové členy, logaritmy) pomocou lineárnej regresie
• - Voľba stĺpcov matice nezávislých premenných pre rôzne typy modelov
• - Kritérium RMSE (root mean square error) na hodnotenie presnosti modelu
• - Koeficient determinácie R² a jeho interpretácia (porovnanie s predikciou priemerom)
• - Odporúčaná hranica R² okolo 0,9-0,95 pre dobrý model
• - Paritný diagram porovnávajúci namerané a predikované hodnoty

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.