Metody matematické statistiky. regresní analýza

Používat termín vícenásobná regresní analýza, začal Pearson (Pearson) ve svých dílech, pocházející z roku 1908 dosud. Popsal ji jako příklad agenta provádějící prodej nemovitostí. Ve svém komentáři k domech Trade Specialist vedl v úvahu širokou škálu zdrojových dat každého jednotlivého struktury. Podle výsledků obchodů určuje, který faktor měl největší vliv na cenu transakce.

Analýza velkého počtu transakcí dal zajímavé výsledky. Celkové náklady ovlivněny mnoha faktory, což někdy vede k paradoxní závěry a ani jasné, „emisí“, kdy dům s vysokou počáteční potenciál prodává za sníženou cenového indexu.

Druhým příkladem uplatnění této analýzy je dána práce odborného personálu, který jí byla svěřena určení zaměstnanecké výhody. Výzva spočívá v tom, že je dosaženo požadovaného rozdělení není pevně stanovená částka za každou, a přísné dodržování svých hodnot určitý druh práce vykonávané. Vznik různých úkolů, které jsou téměř podobné variantní řešení, vyžadují podrobnější recenze na matematické úrovni.

V matematické statistiky, významné místo dostal do sekce „regresní analýza“, tam jednotní praktické metody používané ke studiu závislosti na něž se vztahuje konceptu regrese. Tyto vztahy jsou pozorovány mezi údaji získanými v statistických analýz.

Regresní analýza úkoly mezi množstvím hlavního má tři účely: pro definování regresní rovnice obecného formy; Konstrukce odhadů parametrů, které jsou neznámé, které jsou zahrnuty v regresní rovnice; kontrola regresní statistických hypotéz. V průběhu zkoumání vztahu, ke kterému dochází mezi párem hodnot vyplývajících z experimentálních pozorování a počtu složek (mnoha) typ (X1, Y1), ..., (xn, yn), na základě polohy teorie regresní a naznačují, že pro jednu hodnotu Y existuje určitá rozdělení pravděpodobnosti, a to navzdory skutečnosti, že jiná X zůstává pevný.

Výsledek Y je závislá na hodnotě proměnné X, tato závislost může být stanovena různými zákony, přesnost výsledků je ovlivněna povahou a účelem analýzy pozorování. Experimentální model je založen na určitých předpokladech, které jsou zjednodušené, ale věrohodné. Hlavní podmínkou je, že hodnota parametru X je řízena. Její hodnoty jsou uvedeny před začátkem pokusu.

Pokud se v průběhu pokusu, dvojice nekontrolovatelných proměnných XY, regresní analýza provedená stejným způsobem, ale pro interpretaci výsledků, ve které studujeme studii spojení náhodných proměnných, používané metody z korelační analýzy. Statistické metody nejsou abstraktní téma. Zjistí, že je uplatnění v životě v různých oblastech lidské činnosti.

Ve vědecké literatuře pro určení výše uvedeného způsobu se našel široké použití termínu lineární regresní analýzy. Pro proměnnou X používá, termín regresor nebo prediktor a závislé proměnné Y také volal kriteriální. Tato terminologie odráží matematického vztahu proměnných, ale ne vyšetřovací příčinná souvislost.

Regresní analýza je nejběžnější způsob, který se používá při zpracování výsledků širokou škálu pozorování. Fyzikální a biologické funkce studovány pomocí této metody, je prováděna, a hospodářství, a v tomto oboru. Hromadné dalších oblastí pomocí modelu regresní analýza. Analýza rozptylu, návrh experimentů, statistické analýzy vícerozměrné úzce spolupracují s tímto způsobem učení.