utilizar el análisis de regresión múltiple término comenzó Pearson (Pearson) en las obras, con fecha de 1908 años todavía.Lo describió como un ejemplo de la agente de la realización de la venta de bienes raíces.En sus notas de casas comerciales especializadas llevaron la cuenta de una amplia gama de datos de origen de cada edificio individual.Por los resultados de las operaciones determina qué factor tuvo el mayor impacto en el precio de la transacción.Análisis
de un gran número de transacciones dio resultados interesantes.Por el costo final fue influenciado por muchos factores, que a veces lleva a una conclusión paradójica e incluso explícitamente "emisiones" cuando la casa original con alto potencial se vendió a un índice de precios reducidos.
segundo ejemplo de la utilización de este tipo de análisis, ver el trabajo de un especialista en el personal, que se encarga de la definición de beneficios de los empleados.El desafío radica en el hecho de que no requiere una cantidad fija por cada distribución, y la estricta adhesión a sus valores de trabajo específico realizado.La aparición de una variedad de tareas que son soluciones variantes casi similares, requiere una revisión más detallada a nivel matemático.
en estadística matemática se le dio un lugar importante en el marco del "análisis de regresión" en la sección que une técnicas prácticas utilizadas para estudiar las adicciones caen bajo el concepto de regresión.Estas relaciones se observan entre los datos obtenidos en el curso de la investigación estadística.El análisis de regresión
entre las muchas tareas importantes se fijó tres objetivos: definir la ecuación de regresión de la forma general;estimaciones de construcción de los parámetros que son desconocidas, que son parte de la ecuación de regresión;probar hipótesis de regresión estadística.En el curso de estudio de la relación que surge entre un par de valores derivados de las observaciones experimentales y un número de componentes (SET) tipo (x1, y1), ..., (xn, yn), basado en la teoría de la regresión y suponer que para un valorY hay una cierta distribución de probabilidad, a pesar del hecho de que otro X permanece fijo.
resultado Y depende del valor de X, esta dependencia se puede determinar por diversas leyes, y la exactitud de los resultados influyen en la naturaleza y el propósito del análisis de observaciones.El modelo experimental se basa en ciertos supuestos, que son simplificada pero plausible.La condición principal es que el valor del parámetro X se controla.Sus valores se establecen en el comienzo del experimento.
Si en el transcurso del experimento, un par de variables no controladas XY, el análisis de regresión realizado por el mismo método, pero para la interpretación de los resultados, en los que se estudian las variables aleatorias de estudio respecto, se utilizan métodos de análisis de correlación.Los métodos de la estadística matemática no son un tema abstracto.Encuentran aplicación en mi vida en diversas esferas de la actividad humana.
en la literatura científica para determinar el método mencionado anteriormente ha encontrado un amplio uso del análisis de regresión lineal plazo.Para utilizar el término de X regresor o predictor y variables dependientes Y-también llamado criterial.Esta terminología refleja únicamente las variables de relaciones matemáticas, pero no de relación de investigación causal.
Regresión análisis es el método más común utilizado en el curso del procesamiento de los resultados de una amplia variedad de observaciones.Estudio físico y biológico de acuerdo a sus medios de este método, que se implementa en la economía y en la tecnología.Peso de otras áreas que utilizan modelos de análisis de regresión.Análisis de la varianza, diseño de experimentos, el análisis estadístico multivariado de cerca con este método de aprendizaje.
