 באַשרייַבן ווי צו מאָדעל אַ ויסבייג אין לינעאַר ראַגרעשאַן.
לינעאַר ראַגרעשאַן איז אַ טיפּ פון ראַגרעשאַן אַנאַליסיס וואָס איז געניצט פֿאַר פּרידיקטיוו מאָדעלינג און איז בפֿרט געניצט פֿאַר מאָדעלינג די שייכות צווישן אַ אָפענגיק בייַטעוודיק און איינער אָדער מער פרייַ וועריאַבאַלז. אָבער, עס איז גערופן "לינעאַר" ווייַל עס אַסומז אַז די שייכות צווישן די אָפענגיק און פרייַ וועריאַבאַלז איז לינעאַר. אויב די שייכות איז נישט לינעאַר, דער מאָדעל קען נישט אַרבעטן רעכט. צו מאָדעל אַ ויסבייג אין לינעאַר ראַגרעשאַן, איר קענען נוצן אַ נומער פון פאַרשידענע טעקניקס. דאָ זענען אַ ביסל פּראָסט אַפּראָוטשיז: 1. פּאָלינאָמיאַל רעגרעססיאָן: דעם טיפּ פון ראַגרעשאַן אַנאַליסיס איז געניצט צו מאָדעל אַ קערווילינעאַר שייכות צווישן די אָפענגיק און די פרייַ וועריאַבאַלז. עס ינוואַלווז אַדינג טערמינען פון העכער סדר, אַזאַ ווי סקווערד אָדער קובעד טערמינען, צו די מאָדעל צו כאַפּן די ניט-לינעאַר שייכות. פֿאַר בייַשפּיל, אויב מיר האָבן אַ דאַטאַסעט מיט בייַטעוודיק X און y, מיר קענען מאָדעל די ויסבייג ניצן אַ פּאָלינאָמיאַל יקווייזשאַן אַזאַ ווי י = אַ + בקס + קקס ^ 2 + דקס ^ 3. 2. דאַטאַ טראַנספאָרמאַציע: אויב די שייכות צווישן די וועריאַבאַלז איז ניט-לינעאַר, עס איז מעגלעך צו מאַכן עס לינעאַר דורך טראַנספאָרמינג די דאַטן. א פּראָסט טראַנספאָרמאַציע טעכניק איז צו נעמען די לאָגאַריטהם, קוואַדראַט וואָרצל אָדער רעסיפּראָקאַל פון די אָפענגיק בייַטעוודיק, וואָס קענען העלפֿן צו לינעאַריזירן די שייכות צווישן די וועריאַבאַלז. 3. ניט-לינעאַר רעגרעססיאָן: אויב די שייכות צווישן די וועריאַבאַלז איז העכסט ניט-לינעאַר, עס קען זיין בעסער צו נוצן אַ ניט-לינעאַר ראַגרעשאַן מאָדעל. דעם טיפּ פון ראַגרעשאַן אַנאַליסיס ינוואַלווז ניצן אַ ניט-לינעאַר פֿונקציע צו מאָדעל די שייכות צווישן די אָפענגיק און פרייַ וועריאַבאַלז. עס זענען פילע פאַרשידענע טייפּס פון ניט-לינעאַר פאַנגקשאַנז וואָס קענען זיין געוויינט, אָבער טשוזינג די רעכט איינער קען זיין טשאַלאַנדזשינג און קען דאַרפן עטלעכע יקספּעראַמאַנטיישאַן. אין קיצער, צו מאָדעל אַ ויסבייג אין לינעאַר ראַגרעשאַן, איר קענען נוצן פּאָלינאָמיאַל ראַגרעשאַן, דאַטן טראַנספאָרמאַציע אָדער ניט-לינעאַר ראַגרעשאַן. די טעקניקס קענען העלפֿן צו כאַפּן די ניט-לינעאַר שייכות צווישן די וועריאַבאַלז, אַלאַוינג איר צו אַקיעראַטלי מאָדעל אַ ויסבייג אין דיין דאַטן.