regressioonanalüüs saab lisada statistilise uurimise meetodid vahelistest seostest muutujad (sõltuv ja sõltumatu).Samal sõltumatud muutujad on nn "ühismuutujatele" ja kaastöötajad - "criterial".Ajal esitlus lineaarse regressioonanalüüsi muutuja vormis intervall skaala.On võimalus, millel on mittelineaarne muutujate vaheliste suhete seotud intervall skaala, kuid see ülesanne on lahendatud mittelineaarse regressiooni, et tema suhtes ei kohaldata käesoleva artikli.
lineaarregresiooni kasutatakse edukalt nagu matemaatilisi arvutusi, samuti majanduslikke uuringuid põhineb statistilistel andmetel.
Niisiis, pean seda regressiooni rohkem.Vaatepunktist matemaatilise kindlaksmääramise meetodit lineaarset seost lineaarregressioonist mõned muutujad võivad olla esindatud valemiga: y = a + bx.Selgituse see valem võib leida igal õpiku ökonomeetria.
laiendamisel vaatluste arv (enne n-nda arvu kordi) saadakse lihtsa lineaarse regressiooni, esitatakse kujul valem:
yi = A + BXI + EI,
kus EI - sõltumatu, samamoodi laiali, juhuslik muutuja.
Selle artikli tahaksin pöörata rohkem tähelepanu selle mõiste seisukohalt tulevikus hinna prognoosimine ajalooliste andmete põhjal.Selles valdkonnas hinnangul lineaarregressioonist aktiivselt kasutades vähimruutude meetod, mis aitab ehitada "kõige sobivam" sirgjoont teatud arvu punkte hinna väärtused.Nagu kasutatud sisendandmeid viitehinnaga, mis tähendab kõrge, madal, avatud või suletud, ning keskmine nende väärtuste (näiteks summa maksimaalne ja minimaalne, jagatud kahega).Ka need pre-build asjakohasel viisil saab meelevaldselt silutud.
Nagu eespool mainitud, lineaarse regressiooni kasutatakse sageli analüütikud määrata trend põhjal hind ja aeg.Sel juhul indikaatori määrab regressioonikõver väärtus hinnamuutused ajaühikus.Üks tingimused teha õigeid otsuseid, kui kasutades on see näitaja kasutamine generaatori pärast regressioonikõver trend.Positiivse kaldega (kasvav lineaarse regressiooni) ost toimub, kui indikaator väärtus on suurem kui null.Ajal negatiivse kaldega (väheneb regressioon) müüki tuleb läbi viidud negatiivse väärtuse indikaator (vähem kui null).
kasutatakse, et määrata parim rida, mis vastab teatud arv hinna võrra, vähimruutude meetod hõlmab järgmisi algoritm:
- väljendab koguhinnast ja ruutude vahe regressioonisirge;
- on suhe saadud summa ja arvu baarid vahemikus regressiooni seeria andmed;
- tulemus ruutjuur, mis vastab standardhälve.
lineaarse regressiooni võrrandi paari on mudel:
y (x) = f ^ (x),
kus - produktiivne funktsioone esitada sõltuva muutuja;
x - selgitades või sõltumatu muutuja;
^ näitab puudub tugev funktsionaalne seos muutujate x ja y.Seega, igal konkreetsel juhul võib olla erinev kuju nende tingimustega:
y = yx + ε,
kus - tegelik tulemus andmed;
uh - teoreetiline tulemus andmed määratakse lahendades regressioonivõrrandi;
ε - juhuslik suurus, mis iseloomustab erinevused tegeliku väärtuse ja teoreetilise.
