TR | RU | KK | BE | EN |

Загальна лінійна модель

загальна лінійна модель хл, загальна лінійна модельформ
Зага́льна ліні́йна моде́ль — це статистична лінійна модель, що визначаєтсья наступним рівнянням:

Y = X B + U , {\displaystyle \mathbf {Y} =\mathbf {X} \mathbf {B} +\mathbf {U} ,} ,

де Y — це матриця з серії багатовимірних вимірів, X — матриця, яка може бути матриця розрахунку, B являє собою матрицю, параметри якої, як правило, повинні бути оцінені та U являє собою матрицю, яка містить помилки або шум. Помилки, як правило, є наслідком багатовимірного нормального розподілу. Якщо помилки не йдуть за багатовимірним нормальним розподілом, узагальнені лінійні моделі можуть бути використані, щоб спростити припущення про Y та U. Загальна лінійна модель включає в себе цілий ряд різних статистичних моделей: ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, звичайні лінійної регресії, Т-тест і F-тест. Повна лінійна модель є узагальненням моделі множинної лінійної регресії на випадок більш однієї залежної змінної. Якщо Y, B і U були б вектор-стовпчиками, то матричне рівняння, що наведене вище представлятиме множинну лінійну регресію. Тести гіпотези з загальною лінійною моделлю можуть бути зроблені двома способами: або як багатовимірний або як кілька незалежних одновимірних тестів. У багатовимірному тесті стовпців Y провіряють разом, тоді як в одновимірному тесті стовпці Y перевіряють незалежно, тобто як безліч одновимірних тестів з тією ж матрицею розрахунку.

Множинна лінійна регресія

Множинна лінійна регресія є узагальненням лінійної регресії з урахуванням більш ніж однієї незалежної змінної, а окремий випадок загальної лінійної моделі формується за рахунок обмеження кількості залежних змінних до одного. Базовою моделлю для лінійної регресії є:

Y i = β 0 + β 1 X i 1 + β 2 X i 2 + … + β p X i p + ϵ i . {\displaystyle Y_{i}=\beta _{0}+\beta _{1}X_{i1}+\beta _{2}X_{i2}+\ldots +\beta _{p}X_{ip}+\epsilon _{i}.}

У наведеній вище формулі ми вважаємо n спостережень одної залежної змінної і p незалежних змінних. Таким чином, Yi спостереження i залежної змінної, Xij є спостереженням j незалежної змінної, j = 1, 2, …, p . Значення βj представляють параметри, що підлягають оцінці, і εi є i-та незалежна однаково розподілена нормальна похибка.

Застосування

Застосування загальної лінійної моделі з'являється в аналізі численних сканувань головного мозку в наукових експериментах, де Y містить дані від сканерів мозку, X містить експериментальні змінні. Як правило, це перевіряється одновимірним способом (зазвичай названий масово-одномірним в цьому параметрі) і часто згадується як статистичне параметричне відображень.

Див. також

  • Регресійний аналіз


загальна лінійна модель xl, загальна лінійна модель хл, загальна лінійна модельное, загальна лінійна модельформ


Загальна лінійна модель Інформацію Про

Загальна лінійна модель


  • user icon

    Загальна лінійна модель beatiful post thanks!

    29.10.2014


Загальна лінійна модель
Загальна лінійна модель
Загальна лінійна модель Ви переглядаєте суб єкт.
Загальна лінійна модель що, Загальна лінійна модель хто, Загальна лінійна модель опис

There are excerpts from wikipedia on this article and video

Випадкові Статті

Гродненське воєводство

Гродненське воєводство

Гро́дненське воєводство — історична адміністративно-територіальна одиниця у складі Великого кня...
Василівка (Любашівський район)

Василівка (Любашівський район)

Васи́лівка — село в Україні, в Любашівському районі Одеської області. Населення становить 112 о...
Третя ступінь

Третя ступінь

Долорес Костелло Луїз Дрессер Оператор Хел Мор Монтаж Кларенс Колстер Кінокомпанія Warner Bros...
Намо

Намо

Намо — один з районів лаос ເມືອງ муанг провінції Удомсай, Лаос1 Приміткиред ↑ Maplandia wor...