|
수(logistic function)라 부르고,
z`` =`` beta_0 + beta_1` x `
라 놓을 때
E(y)``=``{exp(z)} over{1+exp(z)}`
또는
1 over {1+exp(-z)}`
으로 표현된다. 이 값은 어떤 사건이 일어날 확률로 해석할 수 있다. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)이란 단지 두 개의 값만을 가
|
|
|
5년 뒤의 인구를 추정하라
1. 1차식, 선형회귀분석
추정식
Y = aX + b
a = n∑XY - ∑X∑Y
n∑X²- ∑X∑X
b = ∑X²∑Y - ∑X∑XY
n∑X²- ∑X∑X
X = 추정 년도
|
|
|
곡선의 모델을 따라 성장함을 알 수 있다.
또한 여러 모델 중 Logistic Model이 가장 신장 성장곡선을 적절하게 표현할 수 있다고 본다.
대체로 세분화한 성장곡선은 교차구간이 없이 평행하게 유지함을 볼
수 있다. 다시 말해 어려서 키가 작은
|
|
|
회귀곡선으로 나타남을 알 수 있다.
4. h1, h2, hn에 의한 C값의 변화를 알아본다.
시험 도구
결 과
실험 데이터
피에조미터 단면에서의 이론 압력수두차
피에조 미터
번호 NO.
단면별 직경
Dn(mm)
D2/Dn
(A2/A1)^2
(A2/A1)^2-
(A2/An)^2
A
26
0.615
0.143
0
D
16
1
1
-0
|
|
|
%R
ⅲ. 모멘텀 (Momentum)
ⅳ. 코포크 지표
Ⅳ. 거래량을 이용한 기법
ⅰ. SONA (Sonar momentum)
ⅱ. VO (Volume Oscillator)
ⅲ. VR (volume Ratio)
ⅳ. EOM (Ease of Momentum
ⅴ. Co (Chaikin Oscillator)
ⅵ. MFI (Money Flow Index)
ⅶ. LRS (Linear Regression Slope = 선형회귀곡선)
|
|
 |
회귀, 그리고 생활의 여유를 유희와 즐거움으로 승화시키고자하는 경향
- 봄, 여름 유행색은 옐로우와 옐로우쉬 오렌지, 그린
- 밝고 상큼한 그린 계열과 함께 청량감을 주는 블루계열
- 가을, 겨울은 새로운 컬러들과 복잡 미묘하고 변화 무쌍
|
|
 |
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위
|
|
메뉴펼치기
