Lineáris regresszió analízis
Lineáris regresszió analízis
Regresszióanalízis (regresszió analízis) - módszer tanulmányozása statisztikai kapcsolatát egy függő mennyiségi függő változó egy vagy több független kvantitatív változó. A függő változó regressziós analízis az úgynevezett kapott, és a változó tényezők - prediktív vagy magyarázó változók.
A kapcsolat az átlagos értéke az eredmény változó, és az átlagos értékét prediktor változó fejezzük regressziós egyenletet. A regressziós egyenlet - matematikai függvény, amely alapján kiválasztott kezdeti statisztikai adatok függő és magyarázó változók. A leggyakrabban használt lineáris függvény. Ebben az esetben beszélünk lineáris regressziós analízissel.
Regresszióanalízis nagyon szorosan kapcsolódik a korrelációs elemzést. A korrelációs elemzés feltárja a irányát és szorosságát közötti kapcsolat mennyiségi változók. A regressziós analízis vizsgálták a kapcsolatot a formájában kvantitatív változók. Ie sőt, mindkét módszer tanulmányozása ugyanaz a viszony, de különböző szögekből, és kiegészítik egymást. A gyakorlatban a korrelációs analízist megelőzően a regresszió. Miután bizonyítékok a kapcsolat korrelációs elemzés módszer kifejezni alakja által ezen a regressziós analízis segítségével.
A cél a regressziós elemzés - egy regressziós egyenlet megjósolni a várható átlagos értéke az eredmény-változó.
A fő cél a regresszió a következők:
- meghatározó típusát és formáját függőség;
- becslése a paramétereket a regressziós egyenlet;
- ellenőrizze a jelentősége a regressziós egyenlet;
- ellenőrizze a jelentősége az egyes együtthatók az egyenlet;
- építési intervallum becslések együtthatók;
- tanulmányozza a jellemzői a modell pontossága;
- építési pont és intervallum előrejelzések kapott változó.
Mivel a korreláció analízis, regresszió analízis tükrözi, csak a mennyiségi viszonya a változók között. Az okság regressziós elemzés nem felel. Hipotézisek Az okozati összefüggésre vonatkozó változókat kell megfogalmazni és alapján indokolt elméleti tartalmának elemzése a jelenség vizsgált.