회귀 방식은 기록 데이터에 선을 맞추려고 합니다. 다음 정의에서는 선을 정의하기 위해 수학 방정식을 제공합니다.
모든 방정식에서 y는 예상 값이고 x는 기록 시계열입니다.
선형 회귀 방식
데이터에 선형 관계(y=a*x+b)가 맞춰집니다.
여기서 a는 기울기이고 b는 절편입니다.
비선형 회귀 방식
비선형 회귀 방식에서는 원본 데이터 변환에 선형 관계(y'=a*x'+b)가 맞춰집니다. 각 방식마다 변환에 서로 다른 방정식을 사용합니다.
다항 맞춤: 방정식 x'=log(x) 및 y'=log(y)는 x와 y 사이의 다항 모델(y=c*x^a)을 개발합니다.
지수 맞춤: 방정식 x'=x 및 y'=ln(y)은 x와 y 사이의 지수 모델(y=c*e^ax)을 개발합니다.
대수 맞춤: 방정식 x'=log(x) 및 y'=y는 x와 y 사이의 대수 모델(y=a*log(x)+b)을 개발합니다.
점근 맞춤: 방정식 x'=1/x 및 y'=1/y은 점근 곡선(y=x/(a+bx))을 개발합니다.
지수 점근 맞춤: 방정식 x'=x 및 y'=ln(y/(K-y))은 지수 점근 곡선(y=cKe^ax/(1+ce^ax))을 개발합니다.
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