Metode matematične statistike. Regresijska analiza

Izraz "večkratna regresijska analiza" je Pearson uporabil v svojih delih iz leta 1908. Opisal ga je na primeru dela posrednika, ki prodaja nepremičnine. V svojih zapiskah je strokovnjak za hišno trgovino vodil evidenco o številnih vhodnih podatkih za vsako posamezno stavbo. Po rezultatih avkcije je bilo ugotovljeno, kateri faktor je imel največji vpliv na transakcijsko ceno.

Analiza velikega števila transakcij je dala zanimive rezultate. Na končno ceno so vplivali številni dejavniki, ki so včasih povzročili paradoksalne zaključke in celo očitne "emisije", ko je bila hiša z visokim začetnim potencialom prodana po podcenjeni ceni.

Drugi primer uporabe te analize je delo specialist za človeške vire, ki mu je bila zaupana opredelitev plačila zaposlenim. Kompleksnost naloge je bila dejstvo, da ni bilo treba vsakomur porazdeliti fiksnega zneska, temveč natančno skladnost njene vrednosti s posebej izvedenim delom. Pojav številnih problemov, ki imajo praktično podobno rešitev, bi zahteval podrobnejše študije na matematični ravni.

V Ljubljani matematična statistika v poglavju "regresijska analiza" je bil pomemben kraj, ki je združil praktične metode, uporabljene za preučevanje odvisnosti, ki sodijo v koncept regresije. Ti odnosi se opažajo med podatki, pridobljenimi med statističnimi študijami.

Regresijska analiza med nizom rešenih problemov, glavni trije cilji so: definicija za regresijske enačbe splošen pogled je izdelava ocen parametrov, ki so neznani, ki so del regresijske hipoteze, ki kontrolira regresijsko enačbo. V okviru preučevanja odnosa, ki se pojavi med parom vrednosti, ki izhajajo iz eksperimentalnih opažanj in število sestavnih delov (veliko) tipa (x1, y1), ..., (xn, yn), ki temelji na stališču teorije regresijsko in predlaga, da se za eno vrednost Y obstaja določena porazdelitev verjetnosti, medtem ko druga X ostane nespremenjena.

Rezultat Y je odvisen od vrednosti spremenljivke X, ta odvisnost se lahko določi z različnimi zakonitostmi, na točnost dobljenih rezultatov pa vpliva narava opazovanj in namen analize. Eksperimentalni model temelji na nekaterih predpostavkah, ki so poenostavljene, vendar verjetne. Glavni pogoj je, da je parameter X kontrolirana količina. Njene vrednosti se nastavijo pred začetkom preizkusa.

Če v času poskusa, par neobvladljivih spremenljivk XY, ​​regresijska analiza, izvedena z enako metodo, ampak za razlago rezultatov, v katerem študirajo študijo povezave naključnih spremenljivk, se uporabljajo metode korelacijska analiza. Metode matematične statistike niso abstraktna tema. Najdejo svojo uporabo v življenju na najrazličnejših področjih človeške dejavnosti.

V znanstveni literaturi za opredelitev zgornje metode, izraz linearna regresija analiza. Za spremenljivko X se uporablja izraz regressor ali prediktor, odvisne spremenljivke Y pa se imenujejo tudi kriterij. V tej terminologiji se odraža le matematična odvisnost spremenljivk, ne pa vzročna zveza.

Regresijska analiza je najpogostejša metoda, ki se uporablja pri obdelavi rezultatov različnih opazovanj. Fizične in biološke odvisnosti se preučujejo z uporabo te metode, izvaja se tako v gospodarstvu kot v tehnologiji. Na mnogih drugih področjih se uporabljajo modeli regresijske analize. Analiza variance, načrtovanje eksperimenta, Statistična analiza večdimenzionalno tesno sodeluje s to metodo študija.