Regression techniques assume a nume

Regression techniques assume a numerical response variable. The goal is to find a function that fits the data with the least error. For example, we could select age as response variable for the data set in Table 3.1 and (hypothetically) find the func
tion age = 124 − 0.8 × weight, e.g., a person of 50 kilogram is expected to live
until the age of 84 whereas a person of 100 kilogram is expected to live until the
age of 44. For the second data set, we could find that the mark for the course on workflow systems heavily depends on the mark for linear algebra and logic, e.g.,
workflow systems = 0.6 + 0.8 × linear algebra + 0.2 × logic. For the third data set,
we could (again hypothetically) find a function that predicts the number of bagels
in terms of the numbers of different drinks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคนิคการถดถอยสมมติตัวแปรตอบสนองเป็นตัวเลข เป้าหมายคือการ ค้นหาฟังก์ชันที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด ตัว เราสามารถเลือกอายุเป็นตัวแปรตอบสนองสำหรับชุดข้อมูลในตาราง 3.1 และพบ func (hypothetically)อายุสเตรชัน = 124 − 0.8 ×น้ำหนัก เช่น 50 กิโลกรัมผู้คาดว่าจะอยู่จนถึงอายุ 84 ในขณะที่คาดว่าจะอยู่จนถึง 100 กิโลกรัมผู้อายุ 44 ชุดข้อมูลที่สอง เราพบว่า เครื่องหมายสำหรับหลักสูตรในระบบลำดับงานหนักขึ้นอยู่กับเครื่องหมายพีชคณิตเชิงเส้นและตรรกะ เช่นระบบลำดับงาน = 0.6 + 0.8 ×พีชคณิตเชิงเส้น + 0.2 ×ตรรกะ ชุดข้อมูลสามเราสามารถหาฟังก์ชันที่ทำนายหมายเลขของเบเกิล (hypothetically อีกครั้ง)ตัวเลขของเครื่องดื่มต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคการถดถอยสมมติตัวแปรตอบสนองตัวเลข มีเป้าหมายที่จะหาฟังก์ชั่นที่เหมาะกับข้อมูลที่มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด ตัวอย่างเช่นเราสามารถเลือกอายุเป็นตัวแปรตอบสนองข้อมูลที่กำหนดในตารางที่ 3.1 และ (สมมุติฐาน) หาบำบัด
อายุการ = 124-0.8 ×น้ำหนักเช่นคนจาก 50 กิโลกรัมคาดว่าจะมีชีวิตอยู่
จนอายุ 84 ในขณะที่ คน 100 กิโลกรัมคาดว่าจะมีชีวิตอยู่จน
อายุ 44 สำหรับข้อมูลชุดที่สองที่เราจะพบว่าเครื่องหมายหลักสูตรในระบบขั้นตอนการทำงานอย่างหนักขึ้นอยู่กับเครื่องหมายสำหรับพีชคณิตเชิงเส้นและตรรกะเช่น
ระบบเวิร์กโฟลว์ = 0.6 + 0.8 ×พีชคณิตเชิงเส้น + 0.2 ×ตรรกะ สำหรับข้อมูลชุดที่สาม
ที่เราจะได้ (อีกครั้งสมมุติฐาน) หาฟังก์ชั่นที่คาดการณ์จำนวนเบเกิล
ในแง่ของตัวเลขที่แตกต่างกันของเครื่องดื่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิคถดถอยสมมติตัวแปรคำตอบเชิงตัวเลข เป้าหมายคือเพื่อ ค้นหาฟังก์ชันที่เหมาะกับข้อมูลที่มีความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด ตัวอย่างเช่นเราสามารถเลือกอายุการตอบสนองตัวแปรสำหรับชุดข้อมูลในตาราง 3.1 และ ( สมมตินะ ) หา func
tion อายุ = −× 124 0.8 น้ำหนัก เช่น คน 50 กิโลกรัม คาดว่าจะมีชีวิตอยู่
จนถึงอายุ 84 ส่วนบุคคล 100 กิโลกรัม คาดว่าจะมีชีวิตอยู่จน
อายุ 44 สำหรับสองชุดข้อมูล เราอาจพบว่าเครื่องหมายสำหรับหลักสูตรในระบบเวิร์กโฟลว์หนักขึ้นอยู่กับเครื่องหมาย พีชคณิตเชิงเส้น และตรรกะ เช่น ระบบเวิร์กโฟลว์
= 0.6 0.8 ×พีชคณิตเชิงเส้น 2 ×ตรรกะ สำหรับ 3
ชุดข้อมูลเราสามารถ ( อีกครั้งสมมตินะ ) หาฟังก์ชันที่คาดการณ์จำนวน bagels
ในแง่ของตัวเลขของเครื่องดื่มที่แตกต่างกัน .