Métodos de estatística matemática. A análise de regressão

Use a análise de regressão múltipla termo começou Pearson (Pearson) em suas obras, que datam de 1908, um ano mais. Ele descreveu-o como um exemplo do agente de realizar a venda de imóveis. Em suas notas sobre as casas Trade Specialist levou em conta uma ampla gama de dados de origem de cada estrutura individual. Por resultados de negócios que determina qual fator teve o maior impacto sobre o preço da transação.

Análise de um grande número de transações deu resultados interessantes. O custo final influenciado por muitos fatores, às vezes levando a conclusões paradoxais e até mesmo claros "emissões", quando a casa com um potencial inicial de alta vendido a um índice de preços reduzidos.

Um segundo exemplo de aplicação dessa análise é dado trabalho pessoal especializado, que lhe foram confiadas determinar benefícios dos empregados. O desafio reside no fato de que a distribuição necessária não é um valor fixo para cada um, e estrita adesão aos seus valores de trabalho específico realizado. O surgimento de uma variedade de tarefas que são soluções alternativas de quase semelhantes, exigem uma revisão mais detalhada em um nível matemático.

Em estatística matemática, um lugar significativo foi dado a uma seção de "análise de regressão", ali se uniram técnicas práticas utilizadas para estudar as dependências abrangidos pelo conceito de regressão. Estas relações são observados entre os dados obtidos na análise estatística.

trabalhos de análise de regressão entre a pluralidade de principal tem três fins: para definir a equação de regressão da forma geral; construção de estimativas dos parâmetros que são desconhecidas, que estão incluídos na equação de regressão; verificação de regressão hipóteses estatísticas. No decurso do estudo da relação que ocorre entre um par de valores resultantes a partir de observações experimentais e o número de componentes (muitos) tipo (x1, y1), …, (xn, yn), com base na posição da teoria regressão e sugerem que para um único valor Y há uma certa distribuição de probabilidade, apesar do facto de uma outra X permanece fixa.

O resultado Y depende do valor da variável X, esta dependência pode ser determinado por várias leis, a precisão dos resultados é influenciada pela natureza e finalidade da análise de observações. O modelo experimental é baseado em certas premissas que estão simplificado mas plausível. A condição principal é que o valor do parâmetro X é controlado. Seus valores são dadas antes do início do experimento.

Se, no decurso da experiência, um par de variáveis não controláveis XY, a análise de regressão efectuada pelo mesmo método, mas para a interpretação dos resultados, em que estudam o estudo de ligação de variáveis aleatórias, os métodos utilizados de análise de correlação. métodos estatísticos não são um tema abstrato. Eles encontram aplicação na vida em vários campos da atividade humana.

Na literatura científica para determinar o método acima mencionado tem encontrado ampla utilização do termo regressão linear análise. Para uma variável X utilizado o termo regressor ou preditor e variáveis dependentes Y-também chamado criteriosa. Esta terminologia reflete um matemáticos variáveis relacionamento, mas não relação causal investigativo.

A análise de regressão é o método mais comum que é usada no processamento dos resultados de uma ampla variedade de observações. A função física e biológica estudada por meio deste método, ele é implementado e da economia, e na arte. outras áreas em massa utilizando o modelo de análise de regressão. Análise de variância, planejamento de experimentos, análise estatística de trabalho multidimensional de perto com esta forma de aprendizagem.