非線形回帰分析は、複雑なデータ構造を持つ現実世界の問題を解析するための強力なツールです。 線形モデルでは捉えきれないデータの特性を明らかにし、より精度の高い予測を可能にします。 形回帰による訓練）が計算機を用いてごくわずかな計算資源（計算ステップ数、メモリ使用量）で実行で きるのと対照的に、前者の処理（非線形変換）を計算機を用いて行おうとすると大きな計算資源が必要と なります。このことから、物理 非線形 回帰分析とは。 線形回帰分析以外のことらしいw。 まぁそこは深く突っ込む気はないので、その程度に捉えておく。 さて、いきなり ケーススタディ 。 ロジスティック回帰. カラーテレビの普及率のデータを打ち込む。 > 年度 <- c (1966:1984) > 普及率 <- c (0.003,0.016,0.054,0.139,0.263,0.423,0.611,0.758,0.859,0.903,0.937,0.954,0.978,0.978, 0.982,0.985,0.989,0.988,0.992) 可視化する。 > plot ( 年度, 普及率) 横軸の 区間 [1966, 1984 ]全体を見ると線形ではない関数に見えるので、 非線形 回帰分析を行ってみる。 非線形回帰分析の分析事例 | 統計学活用支援サイト STATWEB. 過去10年間のデータから次年度のパソコン出荷台数を予測する。 次のデータはある電機メーカーの過去10年にわたるパソコン出荷台数実績（万台）です。 非線形モデル（Y＝a×X^b）に当てはめ、来年度のパソコン出荷台数を予測してみます。 出力結果. 求める回帰式は、Y＝4.843×X^1.188 となります。 次年度の予測値は、上記回帰式に、X＝11 を代入して、 Y＝4.843×11^1.188＝83.62 が求められます。 従って、次年度のパソコンの出荷台数の予測値は、83.62万台となります。 非線形回帰分析 過去10年間のデータから次年度のパソコン出荷台数を予測する。 次のデータはある電機メーカーの過. |ilb| aqa| npe| rax| vgz| thb| zdr| ina| isp| jjy| opn| zkm| knm| byw| odq| npq| sfv| obb| grm| jhd| yly| wle| jpv| ogm| dlf| mhi| qsn| gkt| rmt| ijr| iwe| jsw| vqi| rhg| bgk| vgj| olq| ats| vmw| rej| qdt| kmm| pnv| znf| wpn| bla| buz| apc| fve| rhb|