Els mètodes de l'estadística matemàtica. anàlisi de regressió

Utilitzeu l'anàlisi de regressió múltiple terme va començar Pearson (Pearson) en les seves obres, que data de l'any 1908 encara. El va descriure com un exemple de l'agent de la realització de la venda de béns arrels. En les seves notes sobre les cases d'Especialista en Comerç va conduir en compte una àmplia gamma de fonts de dades de cada estructura individual. Segons els resultats de les operacions es determina quin és el factor de major impacte en el preu de la transacció.

L'anàlisi d'un gran nombre de transaccions va donar resultats interessants. El cost final influenciada per molts factors, que de vegades porta a conclusions paradoxals i fins i tot "emissions" clares, quan la casa amb un alt potencial inicial es ven a un índex de preu reduït.

Un segon exemple d'aplicació d'aquesta anàlisi es dóna el treball personal especialitzat, que ha estat encomanat la determinació de beneficis dels empleats. El desafiament resideix en el fet que la distribució requerida no és una quantitat fixa per a cada un, i l'estricta adhesió als seus valors del treball específic realitzat. L'aparició d'una varietat de tasques que són solucions variants gairebé similars, requereixen una revisió més detallada a nivell matemàtic.

En l'estadística matemàtica, un lloc significatiu va ser donat a una secció de "anàlisi de regressió", no units tècniques pràctiques utilitzades per estudiar les dependències cobertes pel concepte de regressió. Aquestes relacions s'observen entre les dades obtingudes en les anàlisis estadístiques.

tasques d'anàlisi de regressió entre la pluralitat de principal té tres propòsits: per definir l'equació de regressió de la forma general; construcció d'estimacions dels paràmetres que són desconeguts, que s'inclouen en l'equació de regressió; la comprovació de regressió hipòtesis estadístiques. En el curs d'estudi de la relació que es produeix entre un parell de valors resultants de les observacions experimentals i el nombre de components (molts) tipus (x1, y1), ..., (xn, yn), d'acord amb la posició de la teoria de regressió i suggereixen que per a un únic valor I hi ha una certa distribució de probabilitat, malgrat el fet que un altre X roman fixa.

El resultat I depèn del valor de la variable X, aquesta dependència es pot determinar per diverses lleis, l'exactitud dels resultats es veu influenciada per la naturalesa i el propòsit de l'anàlisi d'observacions. El model experimental es basa en certs supòsits que són simplificada però plausible. La condició principal és que el valor del paràmetre X es controla. Els seus valors es donen abans de l'inici de l'experiment.

Si en el curs de l'experiment, un parell de variables incontrolables la XY, l'anàlisi de regressió porta a terme pel mateix mètode, però per a la interpretació dels resultats, en els quals s'estudia l'estudi connexió de variables aleatòries, els mètodes utilitzats d'anàlisi de correlació. Els mètodes estadístics no són un tema abstracte. Troben aplicació en la vida en diversos camps de l'activitat humana.

En la literatura científica per determinar el mètode esmentat anteriorment s'ha trobat una àmplia utilització de l'expressió de regressió lineal anàlisi. Per a una variable X utilitza el regressor termini o predictiu i variables dependents I-també anomenat criterial. Aquesta terminologia reflecteix una relació matemàtica de variables, però no una relació causal d'investigació.

L'anàlisi de regressió és el mètode més comú que s'utilitza en el processament dels resultats d'una àmplia varietat d'observacions. La funció física i biològica estudiada per mitjà d'aquest mètode, s'implementa i l'economia, i en la tècnica. Mitjans d'altres àrees utilitzant el model anàlisi de regressió. L'anàlisi de variància, disseny d'experiments, anàlisi estadística multidimensional del treball de prop amb aquesta forma d'aprenentatge.