Анализ данных. Салмин А.А. - 52 стр.

     Величина линейной зависимости       между двумя
переменными      измеряется    посредством     простого
коэффициента      корреляции,    величина     линейной
зависимости одной переменной от нескольких измеряется
множественным коэффициентом корреляции.          Другая
мера зависимости – частный коэффициент корреляции –
измеряет    линейную     зависимость    между     двумя
переменными после устранения части линейной
зависимости,    обусловленной     зависимостью     этих
переменных с другими переменными.

     5.2. Простая линейная взаимосвязь
     При выполнении    анализа линейной регрессии
пытаются найти такую линию, которая наилучшим
образом    оценивает  взаимосвязь  между    двумя
переменными (зависимой переменной y и независимой
переменной x). Такая линия называется подогнанной
линией регрессии, а описывающее ее уравнение –
уравнением регрессии.
     5.2.1. Уравнение регрессии
     Если данные на диаграмме приблизительно
укладываются на одну линию, то линейную регрессию
можно использовать для поиска описывающего ее
уравнения. Обычно данные нельзя абсолютно точно
подогнать к одной линии, поэтому некоторые точки
ложатся выше или ниже подогнанной линии регрессии.
     Для подгонки линии регрессии используется
уравнение вида: y = a + bx , где y – зависимая переменная,
значения которой нужно предсказать; х — независимая
переменная, или предиктор, на основе которой нужно
сделать предсказание; а и b — коэффициенты.


52