Բովանդակություն:

Ինչու է կարևոր մնացորդների ուսումնասիրությունը:
Ինչու է կարևոր մնացորդների ուսումնասիրությունը:
Anonim

Մնացորդների վերլուծությունը կարևոր դեր է խաղում ռեգրեսիոն մոդելի վավերացման գործում Եթե ռեգրեսիոն մոդելի սխալի տերմինը բավարարում է նախկինում նշված չորս ենթադրությունները, ապա մոդելը համարվում է վավեր: … Որպես այդպիսին, դրանք օգտագործվում են վիճակագիրների կողմից ε.-ի վերաբերյալ ենթադրությունները հաստատելու համար:

Ո՞րն է մնացորդների հետազոտման նպատակը:

Վիճակագրական կամ մեքենայական ուսուցման մոդելի մնացորդները տվյալների դիտարկված և կանխատեսված արժեքների միջև եղած տարբերություններն են: Դրանք ախտորոշիչ միջոց են, որն օգտագործվում է մոդելի որակը գնահատելիս: Դրանք նաև հայտնի են որպես սխալներ։

Ի՞նչ է մեզ ասում մնացորդային վերլուծությունը:

Մնացորդային վերլուծությունը օգտագործվում է գնահատելու համար գծային ռեգրեսիոն մոդելի համապատասխանությունը՝ սահմանելով մնացորդները և ուսումնասիրելով մնացորդային գծապատկերների գրաֆիկները:

Ի՞նչ նշանակություն ունի մնացորդայինը:

Այս իրավիճակում մնացորդները, որոնք սահմանվում են որպես տարբերություն տվյալների և մոդելի միջև, դառնում են կարևոր. դրանք մեզ հիշեցնում են տվյալների տենդենցը մոդելավորելու մասին, այլ ոչ թե տվյալների բուն: Մինչ մոդելը ներկայացնում է բացատրված տատանումները, մնացորդները ներկայացնում են անբացատրելի տատանումները: Սա վիճակագրական մտածողության հիմքում է:

Ինչպե՞ս եք բացատրում մնացորդային եկամուտը:

Մնացորդային եկամուտը եկամուտն է որը շարունակում է ստանալ եկամտաբեր աշխատանքի ավարտից հետո Մնացորդային եկամտի օրինակները ներառում են հոնորարները, վարձակալությունից/անշարժ գույքի եկամուտը, տոկոսները և շահաբաժինների եկամուտը: և սպառողական ապրանքների (օրինակ՝ երաժշտություն, թվային արվեստ կամ գրքեր) շարունակական վաճառքից ստացված եկամուտը, ի թիվս այլոց:

Խորհուրդ ենք տալիս: