Metode matematičke statistike. regresija analiza

Koristite analiza pojam višestruke regresije počeo Pearson (Pearson) u svojim djelima, koja datira iz 1908. godine, godinu dana više. On je to opisao kao primjer agent koji vodi prodaju nekretnina. U svojim bilješkama na kućama trgovini specijalista vodio računa širokog spektra izvora podataka svakog pojedinca strukture. Rezultatima trgovanja određuje koji faktor ima najveći utjecaj na cijenu transakcije.

Analiza velikog broja transakcija dala zanimljive rezultate. Konačna cijena utiču mnogi faktori, ponekad dovodi do paradoksalne zaključke, pa čak i jasno "emisija", kada se kuća sa visokim početnim potencijal prodaje po indeksa cijena je smanjena.

Drugi primjer primjene ove analize dat posao stručnom osoblju, koje je povjereno određivanje naknade zaposlenima. Izazov leži u činjenici da je potrebna distribucija nije fiksni iznos za svaki, i strogo pridržavanje njegovih vrijednosti određenih radova. Pojava različite zadatke koji su gotovo slična varijantu rješenja, zahtijeva detaljniji pregled na matematičkom nivou.

U matematičke statistike, značajno mesto je dato u poglavlju A "regresija analiza", tu ujedinjeni praktične tehnike koje se koriste za proučavanje ovisnosti koje pokriva pojam regresije. Ovi odnosi se poštuju između podataka dobijenih u statističke analize.

zadaci regresije analiza među pluralitet glavnih ima tri svrhe: za definiranje regresije jednadžba opšteg obrasca; izgradnja procjena parametara koji su nepoznati, koji su uključeni u regresije jednadžbe; provjera regresije statistički hipoteze. U toku proučavanja odnosa koji se javlja između para vrijednosti koje su dobivene iz eksperimentalnih zapažanja i broj komponenti (mnogi) tip (x1, y1), ..., (xn, yn), na osnovu pozicije teorije regresije i ukazuju na to da za jednu vrijednost Y postoji određena distribucija verovatnoće, uprkos činjenici da je još jedan X ostaje fiksna.

Rezultat Y ovisi o vrijednosti varijable X, ova zavisnost se može odrediti različitim zakonima, točnost rezultata je pod utjecajem prirode i svrhe analize zapažanja. Eksperimentalni model se zasniva na određenim pretpostavkama koje su pojednostavljene, ali prihvatljivo. Glavni uvjet je da je vrijednost parametra X je pod kontrolom. Njegova vrednosti date su prije početka eksperimenta.

Ako se u toku eksperimenta, par nekontrolisane varijabli XY, analiza regresije obavlja na isti način, ali za tumačenje rezultata, u kojima učimo studiju povezivanje slučajnih varijabli, koristi metode analize korelacije. Statističke metode nisu apstraktna tema. Smatraju da su primjenu u životu u raznim oblastima ljudskih aktivnosti.

U naučnoj literaturi za utvrđivanje navedenih metoda je našla široku upotrebu termina linearne regresije analize. Za varijabla X upotrijebljena termin regresora ili prediktor i zavisne varijable Y naziva criterial. Ova terminologija odražava matematički odnos varijabli, ali ne i istražni uzročna veza.

Regresijska analiza je najčešći metod koji se koristi u obradi rezultata širok spektar zapažanja. Fizičkih i bioloških funkcija proučavao pomoću ove metode, da se provodi i ekonomije, iu umjetnosti. Mass drugim područjima pomoću regresije model analize. Analiza varijance, dizajn eksperimenata, statističke analize multidimenzionalnog blisko sarađuju sa ovaj način učenja.