Karmaşık eğilimleri yakalamak için verilerinize doğrusal olmayan eğriler sığdırın.
Data Submission
Matrix Math
(XᵀX)β = Xᵀy
Using the normal equations to solve for the coefficients of the polynomial that minimizes the sum of squared residuals.
Regresyon Analizi
Uyum İyiliği (R²)0.997499.7% of variance explained
Model Denklemi
y = 4.400 - 3.386x + 1.214x^2
Model ProfiliQuadratic
Örnek Hacmi5Pairs
Least Squares Optimization Active
Overview
Polinom regresyon, x'in değeri ile y'nin karşılık gelen koşullu ortalaması arasında doğrusal olmayan bir ilişkiye uyar. Veriler, basit doğrusal regresyonun yakalayamayacağı eğri eğilimleri gösterdiğinde kullanışlıdır.
💡
Pro Tips
Düşük bir siparişle başlayın (1 veya 2). Yalnızca trend açıkça daha karmaşıksa artırın.
'Runge Olgusuna' dikkat edin; yüksek dereceli polinomlar, verilerinizin kenarlarında çılgınca salınım yapabilir.
R² değerini kontrol edin: Veri varyansının yüzde kaçının model tarafından açıklandığını gösterir.
!
Fun Facts
"1. dereceden bir polinom, basit doğrusal regresyonla tamamen aynıdır."
"Sıra arttıkça model daha karmaşık şekillere sığabilir ancak \\\"fazla uyum\\\" riski artar."
"En küçük kareler optimizasyonu, her noktadan eğriye olan mesafeyi en aza indiren katsayıları bulmak için kullanılır."
