Үлгүдөштүн бурмалуу шарттарында сызыктуу регрессияны колдонсо болобу?

Линейдүү регрессия, мисалдын бузуусу бар болсо, колдонулушу мүмкүн, бирок натыйжалардын кесепеттерин жана чектөөлөрүн түшүнүү маанилүү.

Мисалдын бузуусу дегенде, моделди үйрөтүү үчүн колдонулган маалыматтар бардык калкка чагылдырбайт. Натыйжада, модель системалуу түрдө бурмаланган алдын-ала божомолдорду бере алат.

Бурмаланган маалыматтарда линейдүү регрессияны колдонуу:

• Коэффициенттердин баалоолору бурмаланган болушу мүмкүн, бул өзгөчөлүктөрдүн таасири тууралуу туура эмес жыйынтыктарга алып келет.
• Модель жаңы маалыматтарга жакшы жалпысынан иштебей калышы мүмкүн, алар үйрөнүү үлгүсүнө окшош эмес.

Бурмалануунун таасирин минималдаштыруу үчүн:

• Мисалдын бузуусун оңдоо ыкмаларын колдонуу, мисалы, байлоо аркылуу байкоолорду салмактоо.
• Маалымат топтоо техникаларын колдонуу, алар бурмаланууну азайтат.
• Көчүрмө моделдерди же бурмаланууга туруштук берүүчү ыкмаларды карап чыгуу.

Ошентип, линейдүү регрессия колдонулушу мүмкүн, бирок натыйжаларды этияттык менен түшүндүрүү жана мүмкүн болсо, маалыматтарды же моделди оңдоо маанилүү.