Metode matematičke statistike. Regresijska analiza

Izraz "višestruka regresijska analiza" upotrijebio je Pearson u svojim djelima iz 1908. godine. To je opisao na primjeru rada agenta prodaje nekretnina. U bilješkama, stručnjak za kućanske poslove vodio je evidenciju o širokom rasponu ulaznih podataka za svaku pojedinu zgradu. Prema rezultatima aukcije utvrđeno je koji je faktor imao najveći utjecaj na cijenu transakcije.

Analiza velikog broja transakcija donijela je zanimljive rezultate. Konačna cijena pod utjecajem brojnih čimbenika, ponekad dovodi do paradoksalnih zaključaka, pa čak i jasno „emisija”, kada se kuća s visokom početnom potencijalu proda po sniženoj indeksa cijena.

Drugi primjer primjene ove analize jest rad specijalist u ljudskim resursima, koji je bio povjeren definiciji naknada zaposlenicima. Složenost zadatka sastojala se od činjenice da nije bilo potrebno distribuirati fiksni iznos svima, već strogo poštivanje njegove vrijednosti s konkretno izvedenim radom. Pojava mnoštva problema s praktično sličnim rješenjem zahtijevalo bi detaljnije studije na matematičkoj razini.

U matematičke statistike značajno mjesto dodijeljeno u odjeljku „regresijske analize”, u njemu ujedinjeni praktičnih tehnika koje se koriste za proučavanje ovisnosti obuhvaćenih pojmom regresije. Ovi se odnosi promatraju između podataka dobivenih tijekom statističkih istraživanja.

Regresijska analiza među skupom riješenih problema, glavni su tri cilja: definicija za regresijske jednadžbe vida- ukupni procjene građevinskih parametara koji su nepoznati, koji su dio provjere jednadžbe regressii- statističkih regresijskih hipoteza. Tijekom proučavanja odnos koji nastaje između para vrijednostima koje proizlaze iz rezultata pokusa i broj komponenti (mnogo) tipa (x1, y1), ..., (xn, m), na temelju položaja teorije regresije i sugeriraju da je za jednu vrijednost Y postoji određena raspodjela vjerojatnosti, a druga X ostaje fiksna.

Rezultat Y ovisi o vrijednosti varijable X, ta se ovisnost može odrediti različitim pravilnostima, a točnost dobivenih rezultata ovisi o prirodi promatranja i svrsi analize. Eksperimentalni model temelji se na određenim pretpostavkama koje su jednostavne, ali vjerojatne. Glavni uvjet je da je parametar X kontrolirana količina. Njegove su vrijednosti postavljene prije početka eksperimenta.

Ako se tijekom eksperimenta, par nekontroliranih varijabli XY je regresijska analiza provedena je istom metodom, ali za tumačenje rezultata, u kojima studiraju studiju povezivanja slučajnih varijabli, metode se koriste korelacijska analiza. Metode matematičke statistike nisu apstraktna tema. Njihova primjena u životu nalaze se u najrazličitijim sferama ljudske djelatnosti.

U znanstvenoj literaturi za definiranje gore navedene metode, pojam linearne regresije analiza. Za varijablu X se koristi izraz regresor ili prediktor, a zavisne Y varijable također se nazivaju kritičnim. U ovoj terminologiji odražava se samo matematička ovisnost varijabli, ali ne i uzročni odnos.

Regresijska analiza je najčešća metoda koja se koristi u obradi rezultata različitih opažanja. Proučavane su fizikalne i biološke ovisnosti pomoću sredstava ove metode, provodi se u gospodarstvu iu tehnici. Mnoga druga područja koriste modele regresijske analize. Analiza varijance, planiranje eksperimenta, Statistička analiza višedimenzionalnih usko surađuje s ovom metodom istraživanja.