Search
- Filter Results
- Location
- Classification
- Include attachments
- https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(Shafer_%D1%96_Zhang)/10%3A_%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F/10.07%3A_%D0%9E%D1%86%D1%96%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B0_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8FКоефіцієнт детермінації оцінює частку мінливості в змінній y, що пояснюється лінійним співвідношенням між y і змінною x. існує кілька формул для обчислення коефіцієнта детермінації; вибір якої з них в...Коефіцієнт детермінації оцінює частку мінливості в змінній y, що пояснюється лінійним співвідношенням між y і змінною x. існує кілька формул для обчислення коефіцієнта детермінації; вибір якої з них використовувати можна виходячи з того, які величини мають вже обчислено до цих пір.
- https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(OpenStax)/12%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F/12.06%3A_%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B1%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8FПісля визначення наявності сильного коефіцієнта кореляції та обчислення лінії найкращого підгонки, ви можете використовувати лінію регресії найменших квадратів, щоб робити прогнози щодо ваших даних. П...Після визначення наявності сильного коефіцієнта кореляції та обчислення лінії найкращого підгонки, ви можете використовувати лінію регресії найменших квадратів, щоб робити прогнози щодо ваших даних. Процес прогнозування всередині спостережуваних значень x, що спостерігаються в даних, називається інтерполяцією. Процес прогнозування поза спостережуваних х-значень, що спостерігаються в даних, називається екстраполяцією.