ОбразуванеНаука

Методи на математическата статистика. регресионен анализ

Използвайте термин множествена регресионен анализ започна (Pearson) в произведенията му, датираща от 1908 година, все още. Той го описва като пример за агент провеждане на продажба на недвижими имоти. В бележките си по къщите търговия специалист водеше сметка на голямо разнообразие от източници на данни за всяка отделна структура. С резултатите от сделки го определя кой фактор е оказал най-голямо влияние върху цената на сделката.

Анализ на голям брой сделки даде интересни резултати. Крайната цена се влияе от много фактори, понякога водещи до парадоксални изводи и дори ясни "емисии", когато къщата с висока начална потенциал продава намалени ценови индекс.

Втори пример за прилагането на този анализ се дава работа на специализирания персонал, който е поверено определяне доходите на наетите лица. Предизвикателството лежеше във факта, че необходимата разпределението не е фиксирана сума за всеки, и стриктно спазване на неговите стойности на специфичната за извършената работа. Появата на различни задачи, които са почти сходни варианти на решения, изисква по-подробен преглед на математически ниво.

В математическата статистика, значително място е дадено на раздел "регресионен анализ", има обединени практически техники, използвани за изследване на зависимостите, обхванати от понятието регресия. Тези отношения се наблюдават между данните, получени в статистическите анализи.

задачи регресионен анализ сред множеството от основната има три цели: да се определят на регресионно уравнение с обща форма; изграждане на оценките на параметрите, които са неизвестни, които са включени в уравнението на регресия; проверка на регресия статистически хипотези. В процеса на изследване на връзката, която се проявява между двойка стойности, получени от експериментални наблюдения и броя на компонентите (много) вид (х1, у1), ..., (хп, ин), на базата на позицията на теорията за регресия и се предполага, че за една стойност Y има известна вероятностно разпределение, независимо от факта, че друга X остава фиксирана.

Резултатът Y зависи от стойността на променливата X, тази зависимост може да бъде определена чрез различни закони, точността на резултатите се влияе от анализа на природата и обективни наблюдения. Експерименталният модел се основава на определени предположения, които са опростени, но реалистични. Главното условие е, че стойността на параметъра X се контролира. Нейните стойности са дадени преди началото на експеримента.

Ако в хода на експеримента, чифт неконтролируеми променливи на XY, регресионният анализ се извършва по същия начин, но за тълкуване на резултатите, в които учат проучването връзка на случайни величини, които се използват методи за анализ корелация. Статистически методи не са абстрактна тема. Те намират приложение в живота в различни области на човешката дейност.

В научната литература за определяне на по-горе метод е намерил широко използване на термина линеен регресионен анализ. За променлива X използва терминът регресор или предиктор и зависими променливи Y-наричан също criterial. Тази терминология отразява математически отношения променливи, но не и разследващ причинно-следствена връзка.

Регресионният анализ е най-разпространеният метод, който се използва при обработването на резултатите от голямо разнообразие от наблюдения. Физични и биологична функция проучен чрез този метод, се прилага и икономиката, и в областта. Масови други области с помощта на модел за анализ на регресия. Дисперсионен анализ, проектиране на експерименти, статистически анализ на многомерен работа в тясно сътрудничество с този начин на живот.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 bg.unansea.com. Theme powered by WordPress.