Nello studio di un fenomeno o di un processo è spesso necessario per verificare se esiste una relazione tra i fattori (variabili) e la funzione di risposta (variabili dipendenti) e come vicino è la loro interazione.Rendere permette l'analisi di regressione, che viene effettuata in più fasi.
Una delle tappe principali della analisi di regressione è quello di calcolare la relazione matematica tra i fattori e la funzione di risposta, che consente di quantificare il rapporto esistente tra loro.Questa relazione è detta equazione di regressione.Formalmente, il metodo analitico di base per la determinazione di questa equazione è il metodo dei minimi quadrati, poiché questo metodo è ottimale e permette campo di punto correlazione liscia.In pratica, di trovare una tale funzione può essere difficile, perché si deve fare affidamento su conoscenze teoriche del fenomeno oggetto di studio, l'esperienza dei suoi predecessori nel campo della scienza o con il metodo di "prova ed errore" per fare una semplice ricerca e la valutazione delle varie funzioni.In sarà ottenuta caso di successo regressione adeguatamente valutare l'impatto di vari fattori sulla funzione di risposta, cioè, per trovare il valore atteso della funzione di risposta (variabile dipendente) per determinati valori di fattori (variabili dipendenti).
I dati iniziali per l'analisi di regressione dei valori di x e fattore corrispondente valori della funzione di risposta Y, ottenuta con la parte sperimentale del lavoro.Per chiarezza e semplice percezione di questi valori sono presentati in forma tabellare.
equazione di regressione lineare, di regola, ha la forma Y = a + b ∙ X.Esso comprende coefficiente costante (costante) a, e il coefficiente di regressione (pendenza) b, moltiplicato per il fattore variabile H. Il coefficiente b indica la variazione media della funzione di risposta quando il fattore di valore di un'unità.Nel tracciare l'equazione di regressione utilizzando il coefficiente b possono anche determinare l'angolo di una linea retta di ascissa.Va notato che tale rapporto ha certe caratteristiche:
· b può avere valori diversi;
· b non è simmetrica, cioè cambia il suo valore quando si studia l'effetto di Y su X;
· unità di misura del coefficiente di correlazione è il rapporto di unità della funzione di risposta Y dell'unità di misura delle variabili X;
· in caso di cambio di unità di misura variabili X e il valore Y del coefficiente di regressione cambia anche.
Nella maggior parte dei casi, i valori osservati sono raramente trova esattamente sulla linea.Quasi sempre, è possibile guardare alcuni dispersione dei dati sperimentali sulla linea di regressione, che forma i valori previsti.Deviazione da un particolare punto della linea di regressione dal valore teorico o previsto viene chiamato il resto.
Molto spesso in pratica è determinato campionando l'equazione di regressione, il metodo di base di calcolo dei coefficienti dei quali è il metodo dei minimi quadrati.I coefficienti sono calcolati dai dati iniziali rappresentano i valori campione di un fattore variabile e la funzione di risposta.
A prima vista può sembrare che il calcolo del valore dei coefficienti della equazione di regressione è piuttosto complicato e richiede molto tempo.Ma non è.Offre ricercatori numerosi pacchetti software (il più semplice è Microsoft Excel), che secondo i dati originali non è solo di calcolare tutti i fattori inclusi nell'equazione, sarà in grado di determinare la portata della relazione tra le variabili e le variabili dipendenti, ma rappresenterà i valori ottenuti in forma grafica.
