Методе математичке статистике. регресиона анализа

Користите израз мултипле регресионе анализе почео Пеарсон (Пеарсон) у својим радовима, која датира из 1908. године још увек. Он је то описао као пример заступника који води продају непокретности. У својим белешкама о кућама специалист водио рачуна о широком спектру изворних података сваког појединог структуре. По резултатима трговина утврди који фактор је имао највећи утицај на цену трансакције.

Анализа великог броја трансакција дала занимљиве резултате. Коначна цена зависи од многих фактора, понекад доводи до парадоксалне закључака, па чак и јасно "емисије", када је кућа са високим почетним потенцијалом продата по сниженој индекса цена.

Други пример примене ове анализе је дат рад специјалистичке кадрове, који је поверен утврђивање накнаде запосленима. Изазов лежи у чињеници да је потребна дистрибуција није фиксни износ за сваког, и строго придржавање његових вредности одређеног посла обавља. Појава различитих задатака који су готово слични варијантама, захтевају детаљнији преглед на математичком нивоу.

У математичке статистике, значајно место је дато у одељку "регресија анализе", постоји велика практичне технике које се користе за проучавање зависности покривене концептом регресије. Ови односи се посматрају између података добијених у статистичким анализама.

Регресиона анализа задатака међу мноштва маин има три сврхе: Дефинисање регресиону једначину опште форме; Изградња процене параметара који су непознати, који су укључени у регресије једначине; провера регресије статистичке хипотезе. У току студија однос који се јавља између пара вредности које проистичу из експерименталних посматрања и броја компоненти (много) тип (к1, и1), ..., (к, н), на основу позиције теорије регресије и указују на то да за једну вредност И постоји одређена расподела, упркос чињеници да је још један Кс остаје фиксиран.

Резултат И зависи од вредности променљиве Кс, ова зависност може се одредити разним законима, тачност резултата зависи од природе и сврхе анализе запажања. Експерименталног модела базира се на одређеним претпоставкама које су поједностављена, али прихватљиво. Главни услов је да је вредност параметра Кс контролише. Његове вредности су дате пре почетка експеримента.

Ако у току експеримента, пар неконтролисане варијабле КСИ, Регресиона анализа спроводи истом методу, али за тумачење резултата, у којима студирају студију везе случајних променљивих, користили методе анализе корелације. Статистичке методе нису апстрактна тема. Сматрају примену у животу у различитим областима људског деловања.

У научној литератури да се утврди поменуту методу је нашао широку употребу термина линеарна регресија анализе. За променљиву Кс користио термин регресора или предиктор и зависне варијабле И-такође зове цритериал. Ова терминологија одражава математичког променљиве везе, али није истражни узрочна веза.

Регресиона анализа је најчешћи метод који се користи у обради резултата разних запажања. Физичка и биолошка функција студирао помоћу ове методе, она се спроводи и економија, и у струци. Масовни друге области које користе регресије модел за анализу. Анализа варијансе, дизајн експеримената, статистичке анализе мултидимензионалне блиско сарађују са овим начином учења.