Howtosignalprocessing
- Comment tester la non-linéarité?
- Comment savez-vous si les données sont non linéaires?
- Comment gérez-vous la non-linéarité dans la régression linéaire?
- La non-linéarité est-elle la différence entre le comportement réel et idéal en ligne droite?
Comment tester la non-linéarité?
S'adapter à une régression non linéaire (e.g. modèle spline comme GAM) puis comparez-le au modèle linéaire en utilisant un test de rapport AIC ou de vraisemblance. Ceci est une méthode simple et intuitive pour tester la non-linéarité. Si le test rejette, ou si l'AIC préfère le GAM, alors concluez qu'il y a des non-linéarités.
Comment savez-vous si les données sont non linéaires?
Utilisez une méthode de régression simple pour un problème de régression
Les données linéaires sont des données qui peuvent être représentées sur un graphique linéaire. Cela signifie qu'il existe une relation claire entre les variables et que le graphique sera une ligne droite. Les données non linéaires, en revanche, ne peuvent pas être représentées sur un graphique de ligne.
Comment gérez-vous la non-linéarité dans la régression linéaire?
De manière générale, les transformations de x sont utilisées pour corriger la non-linéarité et les transformations de Y pour corriger la variance non constante de Y ou la non-normalité des termes d'erreur. Une transformation de Y en variant la variance ou la non-normalité non continue des termes d'erreur peut également augmenter la linéarité.
La non-linéarité est-elle la différence entre le comportement réel et idéal en ligne droite?
C'est la différence entre le comportement réel et idéal en ligne droite. Une façon de définir la non-linéarité est de diviser la valeur maximale de non-linéarité par la déviation à pleine échelle. Effets de chargement. Les capteurs (et donc les instruments) fonctionnent en éliminant l'énergie du système auquel ils sont connectés.
