Regresyon denklemi

herhangi bir olgu ya da sürecin çalışmada faktörlere (değişkenler) ve tepki fonksiyonunun (bağımlı değişken) arasında bir ilişki olup olmadığını anlamak için genellikle gereklidir ve ne kadar yakın bunların etkileşimdir. Haline getirin verir regresyon analizi, birkaç aşamada gerçekleştirilir.

regresyon analizinin ana kademelerden biri etmene ve aralarındaki mevcut ilişkileri ölçmek için izin verir tepki fonksiyonu arasındaki matematiksel ilişkinin hesaplamadır. Bu ilişki regresyon denklemi denir. Biçimsel olarak, ana analitik yöntem denklemi olarak bahsedilen belirleme işleminin , en küçük kareler yöntemi , bu yöntem, yumuşak ve uygun nokta korelasyon alanı sağlar çünkü. Ancak uygulamada, sen çalışılan olgunun teorik bilgilere güvenmek zorunda çünkü bir fonksiyon, zor olabilir bulmak, bilim alanında veya "deneme yanılma" yöntemi ile seleflerinin deneyimi çeşitli fonksiyonları basit bir arama ve değerlendirmeyi yapmak üzere. Eğer başarılı olursa, regresyon denklemi yeterli faktör (bağımlı değişkenler) belli bazı değerler için tepki fonksiyonu (bağımlı değişken) beklenen değerini bulmak için, tepki işlevi, yani çeşitli faktörlerin etkisini değerlendirmek için izin elde edilir.

ilk veri regresyon faktörü x değerlerinin analizi ve karşılık gelen değeri Y, deney kısmına uygulanmasıyla elde edilen bir yanıt fonksiyonu için kullanılabilir. berraklık ve daha iyi algılama verileri için değerler tablo şeklinde temsil edilmektedir.

Bir lineer denklem regresyon genellikle Y = a + b ∙ X. sahip Bu tepki fonksiyonunun ortalama değişimi gösteren bir değişken faktör X'un faktör B'nin değeri ile çarpılır sabit bir katsayı (sabit) a ve regresyon katsayısı (eğim) b içerdiğinde bir birim faktörünün değeri. Ayrıca yatay çizgiye dik bir açıyla tanımlayabilir katsayısı b kullanılarak oluşturulan bir regresyon denklemi oluştururken. Faktör, belirli özelliklere sahip olduğunu belirtmek gerekir:

· B, farklı değerler alabilmektedir;

· B simetrik değildir, yani X, Y etkisini incelemek durumunda değerini değiştirir;

· Ölçü birimi korelasyon katsayısının tepki fonksiyonunun oranı olan X biriminin ölçüm değişkenleri için Y birimleridir;

· Ölçüm değişkenler X ve Y değeri birimleri de değişir regresyon katsayısı değişiklik olması durumunda.

Çoğu durumda, gözlemlenen değerler nadiren tam çizgi üzerinde yer almaktadır. Hemen hemen her zaman tahmin değerleri oluşturan regresyon çizgisinin, göre deneysel verilerin bazı scatter'i izleyebilirsiniz. teorik veya tahmin edilen değerinin regresyon çizgisinin belirli bir noktadan sapma kalan adlandırılır.

Çoğu zaman pratikte regresyon denklemi, en küçük kareler yöntemi katsayı değerlerinin hesaplanması temel yöntem örnekleme ile belirlenir. katsayıları örneklenmiş değişken faktörü değerlerini ve yanıt fonksiyonunu temsil eden ilk verilerden hesaplanır.

İlk bakışta regresyon denkleminde katsayılarının değerinin hesaplanması oldukça karmaşık ve zaman alıcı olduğu gibi görünebilir. Ama bu böyle değildir. Bu denkleme dahil bütün faktörleri hesaplamak için değişkenler ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini belirlemek mümkün olacak, ama grafiksel formda elde değerleri temsil kalmayacak ham verilere göre, araştırmacılar, sayısız yazılım paketleri (en kolay olan Microsoft Excel) sunmaktadır.