Meetodid matemaatilise statistika. regressioonanalüüsi

Kasutada terminit mitme regressioonanalüüsi hakkas Pearson (Pearson) oma teoste, mis pärineb aastast 1908 veel. Ta kirjeldas seda kui näidet agent läbiviimise kinnisvara müügist. Tema märkmeid majad Trade spetsialist viinud arvesse erinevaid algandmeid iga struktuuri. Autor tulemused kaupleb see määrab, millised tegur oli suurim mõju tehingu hind.

Analüüs suur hulk tehinguid andis huvitavaid tulemusi. Lõpphinda mõjutavad paljud tegurid, mis mõnikord viib paradoksaalne järeldused ja isegi selge "heitgaasid", kui maja algne kõrge potentsiaal müüakse alandatud hinnaga indeks.

Teine näide käesoleva analüüsi antakse töö spetsialistid, kes on usaldatud määrata töötaja kasu. Viimane seisnes selles, et vaja jaotus ei ole fikseeritud summa iga, ja rangelt oma väärtusi teostatud spetsiifilise töö. Tekkimist erinevaid ülesandeid, mis on peaaegu sarnane variant lahendusi, vajavad üksikasjalikumat läbivaatamist matemaatilise tasandil.

In matemaatilise statistika märkimisväärne koht anti oma "regressioonanalüüsi" osas, et ühinenud praktilisi võtteid õppida sõltuvused hõlmatud mõiste regressiooni. Need seosed on täheldatud saadud andmeid statistilise analüüsi.

Regressioonianalüüsiga ülesannete seas hulga peamised on kolm eesmärki: määratleda regressioonivalemi üldise vormi ehitus parameetri hinnangute mis on tundmatu, mis on kantud regressioonivalemi; kontrollides regressiooni statistiliste hüpoteeside. Käigus seoste uurimisel, mis toimub vahel paari tulenevate väärtuste eksperimentaalsed tähelepanekud ja komponentide arvu (paljud) tüüp (x1, y1), ..., (xn, yn), mis põhineb positsiooni regressiooni teooria ja näitavad, et ühe väärtuse Y on olemas teatud tõenäosus jaotus, hoolimata asjaolust, et teises X fikseeritud püsivalt.

Tulemuseks Y sõltub muutuja väärtus X, saab seda sõltuvust määrata erinevate seaduste, täpsust tulemused mõjutavad olemus ja eesmärk analüüsi tähelepanekud. Eksperimentaalne mudel põhineb teatud eeldustel, mis on lihtsustatud, kuid usutav. Peamine tingimus on see, et kui parameeter X on kontrollitud. Selle väärtused on esitatud enne eksperimendi algust.

Kui käigus eksperimendi paari kontrollimatu muutujad XY, regressioonanalüüsi läbi samal meetodil, kuid tulemuste tõlgendamise, kus me uurida seoses uuring juhuslikud muutujad, mida kasutatakse meetodeid korrelatsiooni analüüsi. Statistilised meetodid ei ole abstraktne teema. Nad leiavad kasutust elu erinevates inimtegevuse valdkondades.

Teaduslikus kirjanduses määramiseks ülalmainitud meetodil on leitud laialdaselt kasutuses termini lineaarse regressiooni analüüsi. Suhe muutuva X kasutatakse terminit regressorina või prognoosimiseks ja sõltuvate muutujate Y-nimetatakse ka criterial. See terminoloogia kajastab matemaatilist sõltuvust muutujate, kuid mitte uuriv põhjuslik seos.

Regressioonianalüüsiga on kõige levinum meetod, mida kasutatakse töötlemise tulemused mitmesuguseid vaatlusi. Füüsikalised ja bioloogiline funktsioon uuritud abil Seda meetodit rakendatakse ja majanduse ja kunsti. Mass teistes valdkondades, kasutades regressioonanalüüsi mudel. Dispersioonanalüüsi, disain eksperimente, statistilise analüüsi mitmemõõtmeline tihedat koostööd nii õppimise.