Модель парной линейной регрессии

Если функция регрессии линейна, то говорят о линейной регрессии. Модель линейной регрессии (линейное уравнение) является наиболее простым и распространённым видом зависимости между экономическими переменными.

Y=a+bx+ε

У – зависимая переменная;

X – переменная, объясняющая значение зависимой переменной; ε – ошибка;

A и b – коэффициенты уравнения. Причем коэффициент а (свободный член регрессии) показывает величину Y при нулевом X, т.е. если значение объясняющей переменной (Х) будет равно 0, то значение объясняемой переменной (У) будет равно а. Коэффициент b (угловой коэффициент) фактически показывает, на сколько единиц в среднем изменится значение Y при изменении Х на одну единицу. Если коэффициент b – отрицательный, то с ростом Х, У будет уменьшаться; а если b>0, то с ростом Х, У будет увеличиваться.

Допустим, что нашей задачей является подбор функции Y=F(x), наилучшим способом описывающей зависимость Y от Х. У нас есть три метода выбора этой функции:

· Графический способ (перенесение данных в систему координат)

· Аналитический

· Экспериментальный