En el estudio de un fenómeno o proceso es a menudo necesaria para saber si existe una relación entre los factores (variables) y la función de respuesta (variables dependientes) y qué tan cerca está su interacción.Hacer que permite el análisis de regresión, que se lleva a cabo en varias etapas.
Una de las principales etapas del análisis de regresión es calcular la relación matemática entre los factores y la función de respuesta, lo que le permite cuantificar la relación existente entre ellos.Esta relación se llama la ecuación de regresión.Formalmente, el método analítico básico para la determinación de esta ecuación es el método de los mínimos cuadrados, ya que este método es óptima y permite campo de punto de correlación suave.En la práctica, para encontrar una función de este tipo puede ser difícil, ya que hay que confiar en el conocimiento teórico sobre el fenómeno en estudio, la experiencia de sus predecesores en el campo de la ciencia o por el método de "prueba y error" para hacer una simple búsqueda y evaluación de las distintas funciones.En se obtendrá caso de éxito ecuación de regresión evaluar adecuadamente el impacto de diversos factores en la función de respuesta, es decir, para encontrar el valor esperado de la función de respuesta (la variable dependiente) para ciertos valores de los factores (variables dependientes).
Los datos iniciales para el análisis de regresión de los valores de x y el factor de valores de la función de respuesta de Y correspondiente, obtenerse llevando a cabo la parte experimental de la obra.Para mayor claridad y más fácil percepción de estos valores se presentan en forma de tabla.
ecuación de regresión lineal, por lo general, tiene la forma Y = a + b ∙ X.Incluye coeficiente constante (constante) a, y el coeficiente de regresión (la pendiente) b, multiplicado por el factor variable de H. El coeficiente b indica el cambio medio en la función de respuesta cuando el factor de valor en una unidad.Cuando el trazado de la ecuación de regresión utilizando el coeficiente b también puede determinar el ángulo de una línea recta a la abscisa.Cabe señalar que esta relación tiene ciertas propiedades:
· b puede tener valores diferentes;
· b no es simétrica, es decir, cambia su valor cuando se estudia el efecto de Y sobre X;
· unidad de medida del coeficiente de correlación es la relación de unidades de la función de respuesta Y de la unidad de medida de variables X;
· en caso de cambio de unidades de medición de las variables X y el valor Y del coeficiente de regresión también cambia.
En la mayoría de los casos, los valores observados raramente se encuentra exactamente en la línea.Casi siempre, se puede ver un poco de dispersión de los datos experimentales sobre la línea de regresión, que forma los valores previstos.La desviación de un punto de la línea de regresión de su valor teórico o predicho en particular se llama el resto.
Muy a menudo, en la práctica se determina mediante el muestreo de la ecuación de regresión, el método básico de cálculo de los coeficientes de los cuales es el método de mínimos cuadrados.Los coeficientes se calculan a partir de los datos iniciales que representan los valores de muestra de un factor variable y la función de respuesta.
A primera vista puede parecer que el cálculo del valor de los coeficientes de la ecuación de regresión es bastante complicado y requiere mucho tiempo.Pero no lo es.Ofrece investigadores numerosos paquetes de software (el más fácil es Microsoft Excel), que de acuerdo a los datos originales no es sólo para calcular todos los factores incluidos en la ecuación, será capaz de determinar el alcance de la relación entre las variables y las variables dependientes, sino que representan los valores obtenidos en forma gráfica.
