Metody matematické statistiky. Regresní analýza

Použijte výraz multiple regressionAnalýza začala Pearson (Pearson) ve svých pracích, datuje se od roku 1908. On popsal to na příkladu práce agenta prodávajícího nemovitost. Ve svých poznámkách vedl specialista v oblasti domácnosti záznam o široké škále vstupních údajů pro každou konkrétní budovu. Výsledek aukce určil, který faktor měl největší dopad na cenu transakce.

Analýza velkého počtu transakcí byla zajímavávýsledky. Konečná cena byla ovlivněna mnoha faktory, někdy vedoucími k paradoxním závěrům a dokonce ik zřejmým "emisím", kdy byl dům s vysokým počátečním potenciálem prodáván za podhodnocenou cenu.

Druhý příklad aplikace takové analýzyByla svěřena práce odborníka na lidské zdroje, který byl pověřen určováním odměňování zaměstnanců. Složitost úkolu spočívala ve skutečnosti, že nebylo nutné distribuovat pevnou částku všem, ale přísné dodržování její hodnoty konkrétně provedenou prací. Vznik mnoha problémů, které mají prakticky podobné řešení, by vyžadovalo podrobnější studium na matematické úrovni.

V matematické statistice je důležité místobyl zařazen do sekce "regresní analýza", kombinoval praktické metody používané ke studiu závislostí, které spadají pod koncept regrese. Tyto vztahy jsou pozorovány mezi údaji získanými v průběhu statistických studií.

Regresní analýza mezi množinou řešenýchMezi hlavní úkoly stanovila tři cíle: identifikaci pro regresní rovnice obecného formy; Konstrukce odhadů parametrů, které jsou neznámé, které jsou zahrnuty v regresní rovnice; zkontrolujte hypotézy statistické regrese. V průběhu zkoumání vztahu, ke kterému dochází mezi párem hodnot vyplývajících z experimentálních pozorování a počtu složek (mnoha) typ (X1, Y1), ..., (xn, yn), na základě polohy teorie regresní a naznačují, že pro jednu hodnotu Y existuje určitá rozdělení pravděpodobnosti, a to navzdory skutečnosti, že jiná X zůstává pevný.

Výsledek Y závisí na hodnotě proměnné X,tato závislost může být určena různými pravidelnostmi, zatímco přesnost získaných výsledků je ovlivněna povahou pozorování a účelem analýzy. Experimentální model je založen na určitých předpokladech, které jsou zjednodušující, ale věrohodné. Hlavní podmínkou je, že parametr X je řízené množství. Jeho hodnoty jsou nastaveny před zahájením experimentu.

Pokud experiment používá párunekontrolovaných hodnot XY, pak se regresní analýza provádí stejným způsobem, ale interpretovat výsledky, během nichž je zkoumán vztah zkoumaných náhodných proměnných, jsou použity metody korelační analýzy. Metody matematické statistiky nejsou abstraktní téma. Najdou uplatnění v životě v nejrůznějších sférách lidské činnosti.

Ve vědecké literatuře k určení výše uvedenéhoTato metoda nalezla široké využití termínu lineární regresní analýzy. Pro proměnnou X se používá termín regresor nebo prediktor a závislé Y proměnné se také nazývají kritéria. V této terminologii se odráží pouze matematická závislost proměnných, ale ne kauzální vztah.

Regresní analýza slouží nejvíceběžnou metodou, která se používá při zpracování výsledků různých pozorování. Fyzikální a biologické závislosti jsou studovány pomocí prostředků této metody, jsou implementovány jak v ekonomice, tak v technologii. Mnoho dalších oblastí používá modely regresní analýzy. Analýza disperzí, experimentální plánování, multivariační statistická analýza úzce spolupracují s touto metodou studia.

Líbí se:
0
Metody sociologického výzkumu
Ekonomicko-matematické metody a modely
Metoda matematické indukce
Základy logiky ve vyšších vzdělávacích institucích
EMM - ekonomické a matematické modelování
Klastrová analýza. Vědecký přístup k
Matematické metody v ekonomii
Analýza finančních a ekonomických činností
Statistická metoda je falešná nebo objektivní
Nejlepší příspěvky
nahoru