utiliser l'analyse de régression multiple terme a commencé Pearson (Pearson) dans les œuvres, 1908 années encore datée.Il l'a décrit comme un exemple de l'agent chargé de la vente de biens immobiliers.Dans ses notes maisons de commerce spécialisées ont conduit le compte d'un large éventail de sources de données de chaque bâtiment.Par les résultats des métiers détermine le facteur qui a eu le plus grand impact sur le prix de la transaction.Analyse
d'un grand nombre de transactions a donné des résultats intéressants.Sur le coût final a été influencé par de nombreux facteurs, conduisant parfois à une conclusion paradoxale et même explicitement «émissions» quand la maison originale à fort potentiel a été vendu à un indice de prix réduit.
deuxième exemple de l'utilisation d'une telle analyse, voir le travail d'un spécialiste sur le personnel, qui a été chargé de la définition des avantages sociaux.Le défi réside dans le fait que pas besoin d'un montant fixe pour chaque distribution, et le strict respect de ses valeurs de travail spécifique effectuées.L'émergence d'une variété de tâches qui sont des solutions de variantes presque similaires, nécessite un examen plus approfondi à un niveau mathématique.
dans les statistiques mathématiques a été donné une place importante dans la section "analyse de régression» en elle unie techniques pratiques utilisées pour étudier la toxicomanie tombent sous le concept de régression.Ces relations sont observées entre les données obtenues au cours de la recherche statistique.
analyse de régression parmi les nombreuses tâches majeures se fixe trois objectifs: définir l'équation de la forme générale de régression;estimations de la construction des paramètres qui sont inconnus, qui font partie de l'équation de régression;statistiques hypothèses de tests de régression.Au cours de l'étude de la relation qui se produit entre une paire de valeurs dérivées des observations expérimentales et un certain nombre de composants (set) type (x1, y1), ..., (xn, yn), basé sur la théorie de la régression et de supposer que pour une valeurY il y a une certaine distribution de probabilité, en dépit du fait que X autre reste fixe.Résultat
Y dépend de la valeur de X, cette dépendance peut être déterminé par différentes lois, et la précision des résultats influent sur la nature et le but de l'analyse des observations.Le modèle expérimental est basée sur certaines hypothèses, qui sont simplifiée mais plausible.La condition principale est que la valeur du paramètre X est contrôlée.Les valeurs sont définies au début de l'expérience.
Si, au cours de l'expérience, une paire de variables non contrôlées XY, l'analyse de régression effectuée par la même méthode, mais pour l'interprétation des résultats, dans lesquels on étudie les variables aléatoires de l'étude de liaison, des procédés d'analyse de corrélation sont utilisés.Méthodes de statistiques mathématiques ne sont pas un thème abstrait.Ils trouvent leur application dans ma vie dans les différentes sphères de l'activité humaine.
dans la littérature scientifique afin de déterminer la méthode mentionnée ci-dessus a trouvé une large utilisation de l'analyse linéaire terme de régression.Pour utiliser le terme de X variable explicative ou prédicteur et variables dépendantes Y-aussi appelé criterial.Cette terminologie ne reflète que les variables de relation mathématique, mais pas de lien de causalité enquête.
analyse de régression est la méthode la plus couramment utilisée dans le cadre du traitement des résultats d'une grande variété d'observations.Étude physique et biologique en fonction de leurs moyens de ce procédé, il est mis en oeuvre dans l'économie et de la technologie.Poids d'autres zones à l'aide de modèles d'analyse de régression.Analyse de la variance, la conception d'expériences, l'analyse statistique multivariée de près avec cette méthode d'apprentissage.
