Linear pagbalik

Pagbalik pagtuki mahimong gidugang ngadto sa statistical pamaagi sa pagtuon sa relasyon tali sa piho nga mga baryable (nagsalig ug independente). Sa kini nga kaso, ang mga independente nga baryable gitawag "covariates" ug nagsalig - "criterial". Sa diha nga nagpahigayon sa usa ka linear pagbalik pagtuki nagsalig baryable representasyon nga makakuha sa dagway sa usa ka sal scale. Adunay usa ka kalagmitan sa sa atubangan sa mga dili-linear nga mga relasyon tali sa mga baryable nga may kalabutan sa mga sal scale, apan kini nga problema na masulbad pinaagi sa pamaagi sa mga dili-linear pagbalik, nga mao ang dili ang hilisgutan sa niini nga artikulo.

Linear pagbalik gigamit na malampuson sama sa matematika kalkulasyon, ug sa ekonomiya nga mga pagtuon base sa statistical data.

Busa tagda kini sa usa ka pagbalik pa. Gikan sa panglantaw sa matematika nga pamaagi sa pagtino sa linear nga relasyon tali sa pipila ka mga baryable linear pagbalik mahimong girepresentahan ingon sa usa ka pormula: y = ang usa ka + BX. Alang sa usa ka pagpasabut niining pormula mahimong makita diha sa bisan unsa nga libro sa econometrics.

Sa diha nga ang pagpalapad sa gidaghanon sa mga obserbasyon (sa n-ika gidaghanon sa mga panahon) nga nakuha sa usa ka yano nga linear pagbalik, nga gihawasan sa usa ka pormula:

yi = A + bxi + ei,

diin ei - independente, identically-apod-apod, random baryable.

Sa niini nga artikulo gusto ko sa pagbayad sa dugang nga pagtagad sa niini nga konsepto sa panglantaw sa pagtagna sa umaabot nga presyo base sa nangaging mga data. Sa niini nga dapit, Gibanabana sa kita sa usa ka linear pagbalik aktibo sa paggamit sa labing diyutay plasa nga pamaagi, nga makatabang sa pagtukod sa "labing angay" tul-id nga linya pinaagi sa usa ka gidaghanon sa mga hiyas sa puntos sa presyo. Ang input data nga gigamit sa mga presyo sa punto, nga nagkahulogang hatag-as, ubos, panapos o pag-abli, ug ang average niini nga mga mithi (pananglitan, ang igo nga gidaghanon sa mga maximum ug sa minimum nabahin sa duha ka). Usab, kini nga mga data sa wala pa ang pagtukod sa usa ka angay nga linya mahimong katarungan gihapsay.

Sumala sa gihisgotan sa ibabaw, linear pagbalik sagad gigamit sa mga analista sa pagtino sa usa ka Trend sa basehan sa presyo ug sa panahon. Sa kini nga kaso, ang banghilig sa mga timailhan pagbalik ang pagtino sa kadako sa mga kausaban presyo sa matag yunit sa panahon. Usa sa mga kondisyon alang sa husto nga desisyon sa paggamit niini nga timailhan mao ang paggamit sa usa ka signal generator, sa pagsunod sa mga trend sa hilig pagbalik. Kon ang usa ka positibo nga bakilid (pagtaas sa linear pagbalik) pagpalit gihimo kon ang timailhan nga bili labaw pa kay sa zero. Atol sa negatibo nga bakilid (pagkunhod sa pagbalik) alang sa sale kinahanglan nga sa negatibo nga mga hiyas sa timailhan (ubos pa kay sa zero).

Ingon sa gigamit sa pagtino sa labing maayo nga linya katumbas sa usa ka gidaghanon sa mga puntos sa presyo, sa labing gamay nga-plasa pamaagi nagpasabot nga ang mga mosunod nga algorithm:

- mao ang kinatibuk-ang pagpahayag sa sa kalainan sa mga plasa sa mga presyo ug ang pagbalik sa linya;

- mao ang ratio sa kantidad niini ug ang gidaghanon sa mga trangka sa laing mga pagbalik data sunod-sunod nga;

- sa ibabaw sa resulta computed square gamut, nga katumbas sa standard pagtipas.

Yano Linear pagbalik talaid ang modelo:

y (x) = f (x) ^,

diin - mabungahon nga mga bahin nga gipresentar sa nagsalig baryable;

x - explanatory o independente baryable;

^ Nagpamatuod sa sa pagkawala sa usa ka higpit nga operatiba nga relasyon tali sa mga baryable x ug y. Busa, sa matag partikular nga kaso, ang mga baryable y mahimong naglangkob sa maong mga termino:

y = yx + ε,

diin - ang aktuwal nga data resulta;

uh - theoretical resulta data determinado pinaagi sa pagsulbad sa pagbalik talaid ;

ε - random baryable nga nagpaila sa pagtipas sa taliwala sa mga aktuwal nga bili ug sa theoretical.