koskevassa tutkimuksessa ilmiö tai prosessi on usein tarpeen selvittää, onko suhde tekijöiden (muuttujien) ja reagoinnin (riippuvat muuttujat) ja kuinka lähellä on niiden vuorovaikutus.Tee se mahdollistaa regressioanalyysi, joka toteutetaan useassa vaiheessa.
Yksi tärkeimmistä vaiheista regressioanalyysi on laskea matemaattinen suhde tekijöiden ja vasteen toiminto, jonka avulla voit määrittää nykyisten välisestä suhteesta.Tätä suhdetta kutsutaan regressioyhtälö.Muodollisesti olennainen analyyttinen määritysmenetelmä Tämän yhtälön on pienimmän neliösumman menetelmällä, koska tämä menetelmä on optimaalinen ja mahdollistaa sujuvan kohta korrelaatio alalla.Käytännössä löytää tällainen toiminto voi olla vaikeaa, koska sinulla on luottaa teoreettista tietoa ilmiöiden, kokemus hänen edeltäjänsä tieteen tai menetelmällä "yritys ja erehdys" tehdä yksinkertainen haku ja arviointi eri toimintoja.Myönteisessä tapauksessa saadaan regressioyhtälö riittävästi arvioimaan eri tekijöiden vasteen toiminto, joka on, löytää odotusarvo reagoinnin (riippuva muuttuja) tiettyjen arvojen tekijät (riippuvat muuttujat).
lähtötiedot regressioanalyysi x: n arvot ja vastaava kerroin arvot reagoinnin Y, joka on saatu suorittamalla kokeellinen osa työstä.Selkeyden ja helpompi käsitys nämä arvot esitetään taulukkomuodossa.
lineaarinen regressio yhtälö, pääsääntöisesti, on muotoa Y = + b ∙ X.Se sisältää vakio kerroin (vakio), ja regressiokerroin (kulmakerroin) b kerrottuna muuttuvan tekijän H. kerroin b ilmaisee keskimääräinen muutos reagoinnin kun arvo kerroin yhdellä yksiköllä.Kun kuvaaja regressioyhtälö kertoimella b voi myös määrittää kulma suorassa linjassa abskissa.On huomattava, että tämä suhde on tiettyjä ominaisuuksia:
· b voivat olla eri arvot;
· b ei ole symmetrinen, eli muuttaa arvo tutkittaessa vaikutus Y-arvon X;
· mittayksikkö korrelaatiokerroin on suhde yksiköiden reagoinnin Y mittayksikkö muuttujien X;
· muuttuessa mittayksikköjen muuttujien X ja Y arvon regressiokerroin muuttuu myös.
Useimmissa tapauksissa, havaitut arvot ovat harvoin sijaitsevat täsmälleen linjalla.Lähes aina, voit katsella joitakin hajonta Kokeellisen tiedon Regressiolinjan, joka muodostaa ennustetut arvot.Poikkeama erityisesti kohta Regressiolinjan teoreettisesta tai ennustettu arvoa kutsutaan loput.
Hyvin usein käytännössä on määritettävä ottamalla regressioyhtälön, perus laskutapaa jonka kertoimet on pienimmän neliösumman menetelmällä.Kertoimet on laskettu alkuperäisestä edustavan datan näytearvot muuttuvan tekijän ja vasteen toiminto.
Ensi silmäyksellä voi tuntua, että laskettaessa arvo kertoimien regressioyhtälö on melko monimutkainen ja aikaa vievä.Mutta se ei ole.Se tarjoaa tutkijoille lukuisia ohjelmistopaketteja (helpoin on Microsoft Excel), joka mukaan alkuperäiset tiedot paitsi laskea kaikki tekijät mukana yhtälössä, pystyy luomaan suhteen laajuuden välillä muuttujien ja riippuvien muuttujien, mutta edustaa saadut arvot graafisessa muodossa.
