използва термина множествена регресия анализ започна Pearson (Pearson) в произведенията, още от 1908 година.Той я описва като пример на агента провеждане на продажбата на недвижими имоти.В бележките си специализирани търговски къщи довели сметката на широка гама от източници на данни за всяка отделна сграда.С резултатите от сделките определя кой фактор е оказал най-голямо влияние върху цената на сделката.
анализ на голям брой сделки даде интересни резултати.На крайната цена се влияе от много фактори, водещи понякога до парадоксален извод и дори изрично "емисии", когато оригиналната къща с голям потенциал е бил продаден с намалени ценови индекс.
втория пример за използването на такъв анализ, вижте работата на специалист по персонала, който беше натоварен с определянето на доходите на наетите лица.Предизвикателството лежеше в това, че не изисква фиксирана сума за всяка дистрибуция, и стриктно спазване на неговите стойности на специфичната за извършената работа.Появата на различни задачи, които са почти сходни вариантни решения, изискват по-подробен преглед на математически ниво.
в математическата статистика беше даден съществено място в раздел "регресионен анализ" на в него обединени практически техники, използвани за изучаване зависимости попадат под понятието регресия.Тези отношения се наблюдават между данните, получени в хода на статистическите изследвания.
регресионен анализ между многото основните задачи си поставя три цели: да се определи уравнението на регресия на общата форма;строителни оценки на параметрите, които са неизвестни, които са част от уравнението на регресия;статистически хипотези регресия изпитване.В хода на изучаване на отношенията, което възниква между двойка стойности, получени от експериментални наблюдения и редица компоненти (набор) тип (x1, y1), ..., (хп, ин), въз основа на теорията на регресия и да приемем, че за една стойностY е определено разпределение на вероятностите, въпреки факта, че друг X остава фиксирана.
резултат Y зависи от стойността на X, тази зависимост може да се определя от различни закони, както и точността на резултатите влияят на характера и целта на анализа на наблюдения.Експерименталният модел се основава на някои предположения, които са опростени, но реалистични.Главното условие е, че стойността на параметъра х е контролирано.Стойностите са дадени в началото на експеримента.
Ако в хода на експеримента, чифт неконтролируеми променливи XY, регресионния анализ, извършен по същия метод, но за тълкуване на резултатите, в която ние изучават учебни връзка произволни променливи, които се използват методи за анализ на съответствието.Методи на математическата статистика не са абстрактна тема.Те намират приложение в живота ми в различни сфери на човешката дейност.
в научната литература, за да се определи по-горе метод е намерил широко използване на термина линеен регресионен анализ.За да използвате срока на X регресор или предиктор и зависими променливи Y-наричани още criterial.Тази терминология отразява само математически отношения променливи, но не и разследващ причинно-следствена връзка.
регресионен анализ е най-често използван в процеса на обработка на резултатите от голямо разнообразие от наблюдения метод.Физическа и биологична проучване в съответствие с техните средства за този метод, той се прилага в икономиката и в областта на технологиите.Тегло на други области, използващи модели регресионен анализ.Дисперсионен анализ, проектиране на експерименти, статистически анализ на многовариантно тясно с този метод на обучение.
