Wikipedia

Khác biệt giữa bản sửa đổi của “Phân tích hồi quy”

Duyệt lịch sử tương tác
← Thay đổi trướcThay đổi sau →
Nội dung được xóa Nội dung được thêm vào
Trực quanMã wiki
n clean up, replaced: → using AWB
n Alphama Tool, General fixes
Dòng 19:
Chúng ta muốn dự báo giá trị của một biến ngẫu nhiên Y có điều kiện dựa trên một biến ngẫu nhiên khác gọi là nhân tố. Đặt <math>p\in\mathbb{N}^*</math> là số nhân tố được sử dụng cho dự đoán này.
 
<math>(\Omega,\mathcal{A}, P)</math> xác định một [[không gian xác suất]] và <math>(\Gamma, S)</math> là một [[measure(mathematics)|không gian đo được]] trong đó <math>(\Gamma, +, .)</math> là <math>\Gamma = \mathbb{R}^n</math> và <math>S=\mathcal{B}_n</math> với <math>n\in\mathbb{N}^*</math>). Bây giờ chúng ta có thể xác định biến phụ thuộc <math>Y:(\Omega,\mathcal{A})\rightarrow(\Gamma, S)</math> và <math>\forall i\in \{1,\cdots,p\}, X_i:(\Omega,\mathcal{A})\rightarrow(\Gamma, S)</math>. Bây giờ, đặt <math>F</math> là tập các [[function (mathematics)|hàm]] được xác định bởi <math>\Omega</math> nhận các giá trị trong <math>\Gamma</math> mà <math>Y,X_1,\cdots,X_p\in F</math> và <math>d</math> là một metric ([[độ đo]]) sao cho <math>(F,d)</math> là một không gian metric đầy đủ [[complete space|complete metric space]].
 
Chúng ta đang tìm một hàm đo được <math>f:(\Gamma^p,S^p)\rightarrow(\Gamma,S)</math> sao cho <math>d(\omega\mapsto Y(\omega),\omega\mapsto f(X_1(\omega),\cdots,X_p(\omega))</math> là nhỏ nhất.
Dòng 97:
1/2 & \cos(1) & \sin(1) & \cos(2) & \sin(2) & \cos(3) & \sin(3)\\
1/2 & \cos(2) & \sin(2) & \cos(4) & \sin(4) & \cos(6) & \sin(6)\\
\end{pmatrix} . \begin{pmatrix}
a_{0} \\
a_{1} \\
Dòng 143:
 
== Tham khảo ==
{{tham khảo}}
* Audi, R., Ed. (1996) ''The Cambridge Dictionary of Philosophy''. Cambridge, Cambridge University Press. curve fitting problem p.&nbsp;172-173.
* David Birkes and Yadolah Dodge, ''Alternative Methods of Regression'' (1993), ISBN 0-471-56881-3
Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/wiki/Phân_tích_hồi_quy”