Анализ данных. Салмин А.А. - 51 стр.

    5. ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

    5.1. Понятие «регрессия»
     В регрессионном анализе рассматривается связь
между одной переменной, называемой зависимой
переменной, и несколькими другими, называемыми
независимыми переменными. Эта связь представляется с
помощью математической модели, т.е. уравнения, которое
связывает зависимую переменную с независимыми с
учетом множества соответствующих предположений.
Независимые     переменные    связаны    с    зависимой
посредством функции регрессии. Если функция линейна
относительно параметров (но необязательно линейна
относительно независимых переменных), то говорят о
линейной модели регрессии. В противном случае модель
называется нелинейной.
     Статистическими     проблемами      регрессионного
анализа являются:
   1) получение наилучших точечных и интервальных
      оценок неизвестных параметров регрессии;
   2) проверка гипотез относительно этих параметров;
   3) проверка адекватности предполагаемой модели;
   4) проверка       множества         соответствующих
      предположений.

     Причины использования регрессионного анализа:
   1. Описание зависимости между переменными
      помогает    установить    наличие     возможной
      причинной связи.
   2. Уравнение регрессии позволяет предсказывать
      значения зависимой переменной по значениям
      независимых переменным.



                                                    51