Howtosignalprocessing
- Bagaimana anda menguji bukan linearity?
- Bagaimana anda tahu jika data tidak linear?
- Bagaimana anda menangani linearity dalam regresi linear?
- Bukan linearity perbezaan antara tingkah laku garis lurus yang sebenarnya dan ideal?
Bagaimana anda menguji bukan linearity?
Sesuai dengan regresi bukan linear (e.g. model spline seperti gam) dan kemudian bandingkan dengan model linear menggunakan ujian nisbah AIC atau kemungkinan. Ini adalah kaedah ujian yang tidak mudah dan intuitif. Sekiranya ujian menolak, atau jika AIC lebih suka GAM, maka kesimpulan ada bukan lineariti.
Bagaimana anda tahu jika data tidak linear?
Gunakan kaedah regresi mudah untuk masalah regresi
Data linear adalah data yang boleh diwakili pada graf baris. Ini bermakna terdapat hubungan yang jelas antara pembolehubah dan grafiknya akan menjadi garis lurus. Data tidak linear, sebaliknya, tidak dapat diwakili pada graf baris.
Bagaimana anda menangani linearity dalam regresi linear?
Secara umumnya, transformasi x digunakan untuk membetulkan bukan linear, dan transformasi Y untuk membetulkan varians Y atau tidak normal dari istilah ralat. Transformasi Y untuk membetulkan varians yang tidak jelas atau ketidakhadiran istilah ralat juga boleh meningkatkan linearity.
Bukan linearity perbezaan antara tingkah laku garis lurus yang sebenarnya dan ideal?
Ini adalah perbezaan antara tingkah laku garis lurus yang sebenarnya dan ideal. Salah satu cara untuk menentukan linearity adalah untuk membahagikan nilai bukan linear maksimum oleh pesongan skala penuh. Kesan memuatkan. Sensor (dan oleh itu instrumen) berfungsi dengan mengeluarkan tenaga dari sistem yang disambungkan.
