Metódy matematickej štatistiky. regresná analýza

Používať termín viacnásobná regresná analýza, začal Pearson (Pearson) vo svojich dielach, pochádzajúci z roku 1908 doteraz. Opísal ju ako príklad agenta vykonávajúci predaj nehnuteľností. Vo svojom komentári k domoch Trade Specialist viedol do úvahy širokú škálu zdrojových dát každého jednotlivého štruktúry. Podľa výsledkov obchodov určuje, ktorý faktor mal najväčší vplyv na cenu transakcie.

Analýza veľkého počtu transakcií dal zaujímavé výsledky. Celkové náklady ovplyvnené mnohými faktormi, čo niekedy vedie k paradoxnej závery a ani jasné, "emisií", kedy dom s vysokou počiatočnou potenciál predáva za zníženú cenového indexu.

Druhým príkladom uplatnenie tejto analýzy je daná práca odborného personálu, ktorý jej bola zverená určenie zamestnanecké výhody. Výzva spočíva v tom, že sa dosiahne požadovaný rozdelenie nie je pevne stanovená suma za každú, a prísne dodržiavanie svojich hodnôt určitý druh práce vykonávanej. Vznik rôznych úloh, ktoré sú takmer podobné variantné riešenie, vyžadujú podrobnejšie recenzie na matematické úrovni.

V matematickej štatistiky, významné miesto dostal do sekcie "regresná analýza", tam jednotní praktické metódy používané na štúdium závislosti na ktoré sa vzťahuje konceptu regresie. Tieto vzťahy sú pozorované medzi údajmi získanými v štatistických analýz.

Regresná analýza úlohy medzi množstvom hlavného má tri účely: pre definovanie regresnej rovnice všeobecného formy; Konštrukcia odhadov parametrov, ktoré sú neznáme, ktoré sú zahrnuté v regresnej rovnice; kontrola regresnej štatistických hypotéz. V priebehu skúmania vzťahu, ku ktorému dochádza medzi párom hodnôt vyplývajúcich z experimentálnych pozorovaní a počtu zložiek (mnohých) typ (X1, Y1), ..., (xn, yn), na základe polohy teórie regresnej a naznačujú, že pre jednu hodnotu Y existuje určitá rozdelenia pravdepodobnosti, a to napriek skutočnosti, že iná X zostáva pevný.

Výsledok Y je závislá na hodnote premenné X, táto závislosť môže byť stanovená rôznymi zákonmi, presnosť výsledkov je ovplyvnená charakterom a účelom analýzy pozorovania. Experimentálne model je založený na určitých predpokladoch, ktoré sú zjednodušené, ale vierohodné. Hlavnou podmienkou je, že hodnota parametra X je riadená. Jej hodnoty sú uvedené pred začiatkom pokusu.

Ak sa v priebehu pokusu, dvojica nekontrolovateľných premenných XY, regresná analýza vykonaná rovnakým spôsobom, ale pre interpretáciu výsledkov, v ktorej študujeme štúdii spojenie náhodných premenných, používané metódy z korelačný analýzy. Štatistické metódy nie sú abstraktné tému. Zistí, že je uplatnenie v živote v rôznych oblastiach ľudskej činnosti.

Vo vedeckej literatúre pre stanovenie výšky uvedeného spôsobu sa našiel široké použitie termínu lineárnej regresnej analýzy. Pre premennú X používa, termín regresor alebo prediktor a závislej premennej Y tiež volal kriteriálnej. Táto terminológia odráža matematického vzťahu premenných, ale nie vyšetrovacie príčinná súvislosť.

Regresná analýza je najbežnejší spôsob, ktorý sa používa pri spracovaní výsledkov širokú škálu pozorovania. Fyzikálne a biologické funkcie študované pomocou tejto metódy, je vykonávaná, a hospodárstva, a v tomto odbore. Hromadné ďalších oblastí pomocou modelu regresná analýza. Analýza rozptylu, návrh experimentov, štatistické analýzy viacrozmerné úzko spolupracujú s týmto spôsobom učenia.