de regresión se puede añadir a los métodos estadísticos de la investigación de la relación entre ciertas variables (dependientes e independientes).En las mismas variables independientes se denominan "covariables" y asociados - "criterial".Durante la presentación del análisis de regresión lineal de la variable dependiente toma la forma de una escala de intervalo.Existe la posibilidad de tener relaciones no lineales entre las variables relacionadas con la escala de intervalos, pero esta tarea se ha resuelto mediante regresión no lineal, que no es el tema de este artículo.Regresión lineal
se utiliza con éxito como en los cálculos matemáticos, así como en los estudios económicos basados en datos estadísticos.
Así, considere esto una regresión más.Desde el punto de vista de un método matemático para determinar la relación lineal entre la regresión lineal de algunas variables pueden ser representados como una fórmula: y = a + bx.Para una explicación de esta fórmula se puede encontrar en cualquier libro de texto sobre la econometría.
Al ampliar el número de observaciones (antes del número de orden n de veces) se obtiene mediante una regresión lineal simple, se presenta en la forma de la fórmula:
yi = A + BXI + ei,
donde ei - idénticamente distribuidas, variables independientes, aleatorios.
En este artículo me gustaría prestar más atención a este concepto desde el punto de vista de la futura predicción de precios basado en datos históricos.En esta zona, estima una regresión lineal está utilizando activamente el método de mínimos cuadrados, que ayuda a construir la línea recta "más adecuado" a través de un cierto número de puntos de los valores de los precios.Como los datos de entrada utilizados punto de precio, es decir, alta, baja, abierto o cerrado, y el promedio de estos valores (por ejemplo, la suma de los máximos y mínimos, dividido por dos).Además, estas líneas apropiadas de pre-construcción pueden ser suavizadas arbitrariamente.
Como se mencionó anteriormente, la regresión lineal se utiliza a menudo por los analistas para determinar una tendencia sobre la base de precio y tiempo.En este caso, el indicador determinar la pendiente de la regresión valor de los cambios de precios por unidad de tiempo.Una de las condiciones para tomar la decisión correcta cuando se utiliza este indicador es el uso de un generador de señal, siguiendo la pendiente de la tendencia de regresión.Con una pendiente positiva (aumento de regresión lineal) la compra se lleva a cabo, si el valor del indicador es mayor que cero.Durante la pendiente negativa (regresión disminuyendo) la venta debe llevarse a cabo con valor negativo del indicador (menor que cero).
utiliza para determinar la mejor línea que corresponde a un determinado número de puntos de precio, el método de mínimos cuadrados consiste en el siguiente algoritmo:
- es una expresión del precio total y la diferencia de los cuadrados de la línea de regresión;
- es la relación entre la cantidad recibida y el número de bares en la gama de la serie de regresión de los datos;
- el resultado de la raíz cuadrada, que corresponde a la desviación estándar.
ecuación de regresión lineal de la pareja tiene un modelo:
y (x) = f ^ (x),
donde - características productivas presentan la variable dependiente;
x - explicando o variable independiente;
^ no muestra ninguna relación funcional fuerte entre las variables x e y.Por lo tanto, en cada caso particular puede tener una forma variable de estos términos:
y = yx + ε,
donde - los datos de resultado real;
uh - datos de los resultados teóricos determinados por la resolución de la ecuación de regresión;
ε - variable aleatoria, que caracteriza la desviación entre el valor real y el teórico.
