Регрессионный анализ. Регрессионный анализ – это метод стохастического анализа зависимости Y от переменных Хj

Регрессионный анализ – это метод стохастического анализа зависимости Y от переменных Х_j.

Задачей регрессионного анализа является обнаружение форм связей между признаками (прямая, гипербола и т.д.).

С помощью уравнения регрессии измеряют влияние каждого факторного признака Х_j на результативный признак Y.

Выборочное уравнение линейной регрессии имеет вид:

Оценки коэффициентов регрессии находят по формулам:

Коэффициент детерминации R² = r² показывает, какая доля вариации результативного признака вызвана признаком, положенным в основании группировки. Его значения находятся в пределах от 0 до 1.

Построение уравнения регрессии предполагает решение двух задач:

Необходимо выбрать независимые переменные, оказывающие влияние на зависимую переменную Y и определить форму связи.

Оценить параметры уравнения регрессии. Выбор уравнения зависит от сущности изучаемого явления. Если происходит постоянный рост, то выбирают прямую. Если явление происходит с постоянным ускорением или замедлением, то выбирают параболу. Если происходит рост явления, а затем насыщение и процесс становится постоянным, то выбирают логические кривые.