Matematiksel istatistik yöntemler. regresyon analizi

terimi çoklu regresyon analizini kullanın başladı Pearson (Pearson) henüz yıl 1908 yılından kalma, onun eserlerinde. O gayrimenkul satışını yürüten ajan örneği olarak nitelendirdi. evlere notlarında Ticaret Uzmanı her yapının kaynak verilerin geniş bir hesap açtı. esnaf sonuçlarına göre bu işlemin fiyatı üzerinde en büyük etkiye sahip olan faktör belirler.

işlemlerin çok sayıda analizi ilginç sonuçlar verdi. Birçok faktör tarafından etkilenir nihai maliyet, bazen paradoksal sonuçlar ve hatta açık "emisyon" giden zaman indirimli fiyat endeksinde satılan bir yüksek başlangıç potansiyeli olan ev.

Bu analizin uygulama bir ikinci örnek çalışma verilir uzman personel, çalışan hakları belirleyen emanet edilmiştir. meydan gerekli dağılımı her biri için sabit bir miktar ve gerçekleştirilen spesifik işin kendi değerlerine sıkı sıkıya bağlı kalmanın olmadığı gerçeği yatıyordu. Neredeyse benzer varyant çözümleridir görevlerin çeşitli ortaya çıkması matematiksel bir düzeyde daha detaylı olarak incelenmesi gerekmektedir.

Gelen matematiksel istatistik, önemli bir yer "regresyon analizi" bölümüne verildi regresyon kavramı kapsamında bağımlılıkları incelemek için kullanılan pratik teknikler var birleşmiş. Bu ilişkiler, istatistiksel analizde elde edilen veriler arasında görülmektedir.

Ana çok sayıda arasındaki regresyon analizi görevleri üç amacı vardır: tanımlamak için regresyon denklemi genel formu; regresyon denklemine dahil edilen bilinmeyen parametre tahminlerinin, inşaatı; regresyon istatistiksel hipotezler kontrol ediyor. Deneysel gözlemler sonucunda bir çift değer ve bileşenlerin sayısı (birçok) tipini (x1, y1) arasında oluşur ilişkiyi okuyan sırasında, ..., (xn yn), regresyon teorisi konumuna dayalı ve düşündürmektedir tek bir değer için Y, bir X, sabit kalır rağmen, belirli bir olasılık dağılımı vardır.

Y değişkeni X değerine bağlıdır sonuç, bu bağımlılığın çeşitli kanunlarla belirlenebilir, sonuçların doğruluğu gözlemlerin analizi niteliğine ve amacına etkilenir. Deneysel model, basitleştirilmiş ama akla yatkın olan bazı varsayımlara dayanmaktadır. Ana durum parametresi X değeri için kontrol edilmesidir. Onun değerleri, deney başlamadan önce verilir.

deney sırasında ise kontrol edilemeyen değişkenlerin bir çifti XY, regresyon analizi aynı yöntemle yürütülen, ama biz rastgele değişkenlerin bağlantı çalışması incelemek hangi sonuçların, yorumlanmasında, yöntemler kullanılan korelasyon analizi. İstatistiksel yöntemler soyut tema değildir. İnsan faaliyetinin çeşitli alanlarda hayatta uygulama alanı bulur.

Yukarıda belirtilen yöntem belirlemek için bilimsel literatürde terimi, geniş bir kullanım alanı bulmuştur doğrusal regresyon analizi. Bir değişken için X-Y-de criterial adı terimi geri çekici veya prediktör ve bağımlı değişkenler kullanılmıştır. Bu terminoloji matematiksel bir ilişki değişkenleri, ancak soruşturma nedensel ilişki yansıtır.

Regresyon analizi, gözlemlerin bir çok çeşitli sonuçları işlenmesinde kullanılan en yaygın yöntemdir. Bu yöntemi ile çalışılan fiziksel ve biyolojik fonksiyon, uygulandığı ve ekonomi ve sanatta olduğu. regresyon analizi modeli kullanılarak Kütle diğer alanlarda. Varyans Analizi, deneyler, tasarımı yakından öğrenme bu yolla çok boyutlu çalışmaların istatistiksel analiz.