Model regresji liniowej ma parametry liniowe.
Co to właściwie znaczy?
Model regresji liniowej ma parametry liniowe.
Co to właściwie znaczy?
Odpowiedzi:
Rozważ równanie postaci
gdzie to zmienne, a to parametry. Tutaj y jest funkcją liniową (liniową w parametrach), a także funkcją liniową (liniową w zmiennych). Jeśli zmienisz równanie na
Wówczas nie jest już liniowy w zmiennych (z powodu kwadratu), ale nadal ma parametry liniowe. A w przypadku (wielokrotnej) regresji liniowej to wszystko ma znaczenie, ponieważ w końcu próbujesz znaleźć zestaw , który minimalizuje funkcję straty. W tym celu musisz rozwiązać układ równań liniowych . Biorąc pod uwagę jego miłe właściwości, ma zamknięte rozwiązanie, które ułatwia nasze życie. Sprawa staje się trudniejsza, gdy mamy do czynienia z równaniami nieliniowymi.
Załóżmy, że nie masz do czynienia z modelem regresji, ale zamiast tego masz problem z programowaniem matematycznym: Próbujesz zminimalizować funkcję celu postaci zastrzeżeniem zestawu ograniczeń: i . Jest to problem programowania liniowego w tym sensie, że ma zmienne liniowe. W przeciwieństwie do modelu regresji, próbujesz znaleźć zestaw (zmiennych), który spełnia ograniczenia i minimalizuje funkcję celu. Będzie to również wymagało rozwiązania układów równań liniowych, ale tutaj będzie to zmienne liniowe. Twoje parametry nie będą miały wpływu na układ równań liniowych.
Oznacza to po prostu, że gdzie są parametrami. Zmienne mogą zawierać relacje nieliniowe; np. , a jest liniową funkcją .
Model jest liniowy, gdy każdy warunek jest albo stałą, albo iloczynem parametru i predyktorem. Równanie liniowe konstruuje się, dodając wyniki dla każdego terminu. Ogranicza to równanie do jednej podstawowej formy:
„Liniowy w parametrach” w Regresji liniowej oznacza, że żaden parametr nie pojawia się jako wykładnik, ani nie jest mnożony ani dzielony przez inny parametr.