Მეთოდები და მათემატიკური სტატისტიკა. რეგრესიული ანალიზი

გამოიყენოს ტერმინი მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი დაიწყო Pearson (Pearson) , მისი ნამუშევრები, დათარიღებული 1908 წელს, ერთი წლის მეტი. მან ის მაგალითია აგენტი ჩატარების უძრავი ქონების გაყიდვა. მისი შენიშვნები სახლები ვაჭრობის სპეციალისტი გამოიწვია ანგარიშზე ფართო სპექტრი მონაცემთა წყარო თითოეული სტრუქტურა. შედეგების მიხედვით გარიგებები რომელიც განსაზღვრავს ფაქტორი ჰქონდა დიდი გავლენა ფასი გარიგება.

ანალიზი დიდი რაოდენობით ოპერაციების მისცა საინტერესო შედეგები. საბოლოო ღირებულება გავლენას ახდენს მრავალი ფაქტორი, ზოგჯერ რასაც პარადოქსული დასკვნები და კიდევ ნათელი "გამოყოფა", როდესაც სახლში მაღალი საწყის პოტენციური გაიყიდა შეღავათიან ფასად ინდექსი.

მეორე მაგალითი გამოყენების ამ ანალიზის ეძლევა სამუშაოს სპეციალისტი პერსონალი, რომელსაც დაევალა განსაზღვრის შეღავათები. გამოწვევა ქმნის იმ ფაქტს, რომ საჭირო განაწილება არ არის ფიქსირებული თანხა თითოეული, და განუხრელად მის ფასეულობებს კონკრეტული სამუშაოს. გაჩენის სხვადასხვა ამოცანები, რომლებიც თითქმის ანალოგიური ვარიანტი გადაწყვეტილებები, საჭიროებს უფრო დეტალურ მიმოხილვა მათემატიკური დონეზე.

In მათემატიკური სტატისტიკა, მნიშვნელოვანი ადგილი გადაეცა "რეგრესიული ანალიზი" ნაწილში, ერთიანი პრაქტიკული ტექნიკის შესწავლა დამოკიდებულებები დაფარული კონცეფცია რეგრესია. ეს ურთიერთობები შეინიშნება მიღებული მონაცემების სტატისტიკური ანალიზი.

რეგრესიული ანალიზის ამოცანებს შორის გავურბივარ მთავარ სამი მიზნით: რათა განისაზღვროს რეგრესიის განტოლება ზოგადი ფორმა; მშენებლობა პარამეტრების აფასებს, რომლებიც უცნობი, რომელიც შედის რეგრესიის განტოლება; შემოწმების რეგრესიული სტატისტიკური ჰიპოთეზა. რა თქმა უნდა, შესწავლის ურთიერთობა, რომელიც ხდება შორის წყვილი ღირებულებების შედეგად ექსპერიმენტული დაკვირვებების და რიგი კომპონენტები (ბევრი) ტიპის (x1, y1), ..., (xn, yn) საფუძველზე თანამდებობაზე რეგრესიის თეორია და ვარაუდობენ, რომ ერთი მნიშვნელობა Y არსებობს გარკვეული ალბათობის განაწილების, მიუხედავად იმისა, რომ კიდევ ერთი X რჩება ფიქსირებული.

შედეგი Y დამოკიდებულია ღირებულება ცვლადი X, ეს დამოკიდებულება შეიძლება განისაზღვროს სხვადასხვა კანონები, სიზუსტე შედეგები გავლენას ახდენს ბუნება და მიზანი ანალიზი დაკვირვება. ექსპერიმენტული მოდელი ეფუძნება გარკვეული ვარაუდები, რომლებიც გამარტივებული, მაგრამ დამაჯერებელი. მთავარი პირობა არის, რომ ღირებულება პარამეტრი X აკონტროლებს. მისი ღირებულებების მოცემულია დაწყებამდე ექსპერიმენტი.

იმ შემთხვევაში, თუ, რა თქმა უნდა, ექსპერიმენტი, წყვილი უკონტროლო ცვლადები XY რეგრესიული ანალიზი ხორციელდება ერთი და იგივე მეთოდით, მაგრამ შედეგების ინტერპრეტაციას, რომელშიც ჩვენ შევისწავლით დაკავშირებით შესწავლა შემთხვევითი ცვლადები, გამოყენებული მეთოდები კორელაციის ანალიზი. სტატისტიკური მეთოდები არ არის აბსტრაქტული თემა. ისინი გამოყენების ცხოვრებაში სხვადასხვა სფეროებში ადამიანის საქმიანობაში.

სამეცნიერო ლიტერატურაში, რათა დადგინდეს აღნიშნული მეთოდი იპოვა ფართო ტერმინი წრფივი რეგრესიის ანალიზი. ცვლადი X გამოიყენა ტერმინი regressor ან predictor და დამოკიდებული ცვლადების Y-ასევე მოუწოდა კრიტერიუმების. ეს ტერმინოლოგია ასახავს მათემატიკური ურთიერთობისათვის ცვლადები, მაგრამ არა საგამოძიებო მიზეზობრივი კავშირი.

რეგრესიული ანალიზი არის ყველაზე გავრცელებული მეთოდი, რომელიც გამოიყენება გადამუშავების შედეგების ფართო დაკვირვებები. ფიზიკური და ბიოლოგიური ფუნქცია შესწავლილი ამ მეთოდით, ეს ხორციელდება და ეკონომიკის და ხელოვნებაში. მასობრივი სხვა სფეროებში რეგრესული ანალიზის გამოყენებით მოდელი. ანალიზი ეწინააღმდეგება, დიზაინი ექსპერიმენტი, სტატისტიკური ანალიზი მრავალგანზომილებიანი მჭიდროდ ითანამშრომლებს ამ გზით სწავლება.