Bei der Untersuchung eines Phänomens oder Prozess ist oft notwendig, um herauszufinden, ob es eine Beziehung zwischen den Faktoren (Variablen) und die Antwortfunktion (abhängige Variablen) und wie nahe ihre Interaktion.Machen es ermöglicht Regressionsanalyse, die in mehreren Stufen durchgeführt wird.
Eine der wichtigsten Etappen der Regressionsanalyse ist es, die mathematische Beziehung zwischen den Faktoren und der Antwortfunktion, mit der Sie die bestehende Beziehung zwischen ihnen zu quantifizieren ermöglicht berechnen.Diese Beziehung wird als die Regressionsgleichung.Formal ist das analytische Verfahren zur Bestimmung der Gleichung der Methode der kleinsten Quadrate, wie dieses Verfahren ist optimal und ermöglicht Gangspunkt Korrelationsfeld.In der Praxis finden solche Funktion kann schwierig sein, weil man auf theoretisches Wissen über das Phänomen untersuchten verlassen, die Erfahrung seiner Vorgänger auf dem Gebiet der Wissenschaft oder nach der Methode von "Versuch und Irrtum", um eine einfache Suche und Bewertung der verschiedenen Funktionen zu machen.Im Falle des Erfolgs wird Regressionsgleichung erhalten werden, ausreichend, die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Antwortfunktion, das heißt, um den erwarteten Wert der Antwortfunktion (abhängige Variable) für bestimmte Werte der Faktoren (abhängige Variablen) zu finden.
Die Ausgangsdaten für die Regressionsanalyse der Werte von x und Faktor entsprechenden Werte der Antwortfunktion Y, durch Durchführung der experimentellen Teil der Arbeit erhalten.Klarheit und leichteren Wahrnehmung dieser Werte werden in tabellarischer Form dargestellt.
linearen Regressionsgleichung, in der Regel die Form Y = a + b ∙ X.Es enthält konstante Koeffizienten (Konstante) a und den Regressionskoeffizienten (die Steigung) b, multipliziert mit dem variablen Faktor H. Der Koeffizient b gibt die durchschnittliche Veränderung der Antwortfunktion, wenn der Wert Faktor um eine Einheit.Beim Plotten der Regressionsgleichung unter Verwendung des Koeffizienten b kann auch den Winkel einer geraden Linie zur Abszisse bestimmen.Es sollte beachtet werden, dass dieses Verhältnis hat bestimmte Eigenschaften werden:
· b verschiedene Werte haben;
· b nicht symmetrisch ist, dh seinen Wert ändert, wenn die Untersuchung der Wirkung von Y auf X;
· Maßeinheit der Korrelationskoeffizient ist das Verhältnis der Einheiten der Antwortfunktion Y der Maßeinheit der Variablen X;
· im Falle einer Änderung der Einheiten der Messgrößen X und Y Wert des Regressionskoeffizienten ändert sich auch.
In den meisten Fällen sind die beobachteten Werte werden selten genau auf der Linie befindet.Fast immer, Ihnen einige Streuung der experimentellen Daten auf der Regressionsgeraden, die die vorhergesagten Werte bildet beobachten.Abweichung von einem bestimmten Punkt der Regressionsgeraden von seinem theoretischen oder vorhergesagten Wert wird als der Rest.
Sehr oft wird in der Praxis durch Abtasten der Regressionsgleichung, die grundlegende Methode der Berechnung der Koeffizienten, von denen das Verfahren der kleinsten Quadrate bestimmt.Die Koeffizienten werden aus den Anfangsdaten, die die Abtastwerte eines variablen Faktors und der Antwortfunktion berechnet.
Auf den ersten Blick kann es scheinen, dass die Berechnung des Wertes der Koeffizienten in der Regressionsgleichung ist ziemlich kompliziert und zeitaufwendig.Aber es ist nicht.Es bietet Forschern zahlreiche Softwarepakete (die einfachste ist Microsoft Excel), die nach Ihren Originaldaten ist nicht nur, alle Faktoren in der Gleichung enthalten zu berechnen, in der Lage, das Ausmaß der Beziehung zwischen den Variablen und der abhängigen Variablen zu etablieren, sondern die in grafischer Form erhaltenen Werte stellen.
