Dans l'étude d'un phénomène ou d'un processus est souvent nécessaire de savoir si il existe une relation entre les facteurs (variables) et la fonction de réponse (variables dépendantes) et la proximité est leur interaction.Faire cela permet une analyse de régression, qui est réalisée en plusieurs étapes.
une des principales étapes de l'analyse de régression est de calculer la relation mathématique entre les facteurs et la fonction de réponse, qui vous permet de quantifier la relation existant entre eux.Cette relation est appelée l'équation de régression.Formellement, la méthode d'analyse de base pour la détermination de cette équation est la méthode des moindres carrés, car cette méthode est optimale et permet lisse champ point de corrélation.Dans la pratique, de trouver une telle fonction peut être difficile, parce que vous devez compter sur les connaissances théoriques sur le phénomène à l'étude, l'expérience de ses prédécesseurs dans le domaine de la science ou par la méthode des "essais et erreurs" pour faire une simple recherche et l'évaluation des différentes fonctions.En cas de succès sera obtenu équation de régression évaluer correctement l'impact de divers facteurs sur la fonction de réponse, qui est, pour trouver la valeur attendue de la fonction de réponse (la variable dépendante) pour certaines valeurs de facteurs (variables dépendantes).
Les données initiales pour l'analyse de régression des valeurs de x et des valeurs de facteur la fonction de réponse Y correspondant, obtenu en effectuant la partie expérimentale de ce travail.Pour plus de clarté et plus facile perception de ces valeurs sont présentées sous forme de tableau.
équation de régression linéaire, en règle générale, a la forme Y = a + b ∙ X.Il comprend coefficient constant (constant) un, et le coefficient de régression (la pente) b, multipliée par le facteur de variable H. Le coefficient b indique la variation moyenne de la fonction de réponse lorsque le facteur de valeur d'une unité.Lors du traçage l'équation de régression en utilisant le coefficient B peut également déterminer l'angle d'une ligne droite à l'abscisse.Il convient de noter que ce rapport a certaines propriétés:
· b peut avoir des valeurs différentes;
· b est non symétrique, à savoir change de valeur lors de l'étude de l'effet de X sur Y;
· unité de mesure du coefficient de corrélation est le rapport des unités de la fonction de réponse Y de l'unité de mesure de variables X;
· en cas de changement d'unités de mesure des variables X et Y de la valeur du coefficient de régression change également.
Dans la plupart des cas, les valeurs observées sont rarement trouve exactement sur la ligne.Presque toujours, vous pouvez regarder une certaine dispersion des données expérimentales sur la droite de régression, qui forme les valeurs prédites.Écart par rapport à un point de la ligne de régression de sa valeur théorique ou prédit particulier est appelé le reste.
Très souvent, dans la pratique, est déterminée en échantillonnant l'équation de régression, la méthode de base de calcul des coefficients de ce qui est la méthode des moindres carrés.Les coefficients sont calculés à partir des données initiales qui représentent les valeurs d'un facteur variable et la fonction de réponse d'échantillon.
À première vue, il peut sembler que le calcul de la valeur des coefficients dans l'équation de régression est plutôt compliqué et chronophage.Mais il est pas.Il offre aux chercheurs de nombreux logiciels (le plus simple est Microsoft Excel), qui, selon vos données d'origine est non seulement de calculer tous les facteurs inclus dans l'équation, sera en mesure d'établir l'étendue de la relation entre les variables et les variables dépendantes, mais il représentera les valeurs obtenues sous forme graphique.
