رگرسیون خطی Linear regression با ویژوال بیسیک

قیمت :   ۵۵۰۰ تومان ( پنج هزار و پانصد تومان)

رشته :

کامپیوتر

نوع فایل:

توضیحات:


توضیحات : 

پیاده سازی برنامه رگرسیون خطی       


همراه با فایلهای
اجرایی و ویژوال بیسیک : (EXE , )

رگرسیون خطی یا تنازل خطی یا وایازی خطی (به انگلیسی:Linear
regression
) یکی از روشهای تحلیل رگرسیون است. در رگرسیون خطّی، متغیّر وابسته y_i ترکیب خطی‌ای از ضرایب (پارامترها) است
(لازم نیست که نسبت به متغیرهای مستقل خطی باشد). مثلاً تحلیل رگرسیونی سادهٔ زیر با N نقطه، متغیر مستقل x_i و
ضرایب \beta_0 و \beta_1خطی است:

خط راست: y_i=\beta_0 +\beta_1 x_i +\epsilon_i,\quad i=1,\dots,N\!

در هر دو حالت، \epsilon_i مقدار خطاست و پانویس i شمارهٔ هر مشاهده (هر جفت x_i و y_i) را نشان می‌دهد. با داشتن مجموعه‌ای از این نقطه‌ها می‌توان مدل را به دست آورد:

 y_i=\widehat{\beta}_0 + \widehat{\beta}_1 X_i + e_i

عبارت  e_i  مانده نام دارد:  e_i=y_i - \widehat{y}_i .
روش رایج برای به‌دست‌آوردن پارامترها، روش کمترین مربعات است. در این روش پارامترها را با کمینه‌کردن تابع زیر به دست می‌آورند:

\mathrm{SSE}=\sum_{i=1}^{N}e_i^2

در مورد رگرسیون ساده، پارامترها با این روش برابر خواهند بود با:

\widehat{\beta_1}=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum(x_i-\bar{x})^2}

\hat{\beta_0}=\bar{y}-\widehat{\beta_1}\bar{x}

که در آن \bar{x} و \bar{y} میانگین x و y هستند.

تصاویری از محیط این برنامه :

=================================

=======================

=======================


پرداخت آنلاین در کلیه ساعات شبانه روز و دانلود آنلاین پروژه با سورس کامل 



توجه مهم :

*دوست عزیز در صورت نداشتن رمز پویا یا قطع بودن درگاه بانکی ، لطفا نام پروژه درخواستی خود را جهت هماهنگی برای دریافت شماره کارت واریزی و دریافت لینک دانلود، به واتساپ پشتیبانی سایت  ۰۹۳۹۲۷۶۱۶۳۰  ارسال کنید *(از ساعت ۸ الی ۲۳)

Related posts

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *