regressione può essere aggiunto a metodi statistici di ricerca il rapporto tra alcune variabili (dipendenti e indipendenti).Allo stesso variabili indipendenti sono chiamati "covariate" e collaboratori - "Criterial".Durante la presentazione di analisi di regressione lineare variabile dipendente assume la forma di una scala dell'intervallo.C'è la possibilità di avere relazioni non lineari tra variabili relative alla scala dell'intervallo, ma questo compito è stato risolto regressione non lineare, che non è oggetto di questo articolo.Regressione
lineare è usata con successo come nei calcoli matematici, e anche in studi economici basati su dati statistici.
Quindi, considerare questo una regressione di più.Dal punto di vista di un metodo matematico per determinare il rapporto lineare tra la regressione lineare di alcune variabili può essere rappresentata come una formula: y = a + bx.Per una spiegazione di questa formula può essere trovato in qualsiasi libro di testo sulla econometria.
In ampliare il numero di osservazioni (prima del numero n-esimo di volte) si ottiene con una semplice regressione lineare, presentato sotto forma di formula:
yi = A + BXi + ei,
dove ei -, identicamente distribuite, variabili casuali indipendenti.
In questo articolo vorrei prestare maggiore attenzione a questo concetto dal punto di vista del futuro la previsione dei prezzi sulla base dei dati storici.In questa zona, stima una regressione lineare è attivamente utilizzando il metodo dei minimi quadrati, che aiuta a costruire la "più appropriato" retta attraverso un certo numero di punti dei valori di prezzo.Poiché i dati di input utilizzati punto di prezzo, cioè alto, basso, aperto o chiuso, e la media di questi valori (ad esempio, la somma del massimo e minimo, diviso per due).Inoltre, queste linee adeguate pre-build può essere arbitrariamente levigate.
Come menzionato sopra, la regressione lineare viene spesso utilizzato dagli analisti per determinare una tendenza sulla base del prezzo e tempo.In questo caso, l'indicatore determinare la pendenza del valore di regressione delle variazioni di prezzo per unità di tempo.Una delle condizioni per prendere la decisione giusta quando si utilizza questo indicatore è l'uso di un generatore di segnale, seguendo la pendenza del trend di regressione.Con una pendenza positiva (aumento regressione lineare) l'acquisto viene effettuato, se il valore dell'indicatore è maggiore di zero.Durante la pendenza negativa (diminuzione di regressione) la vendita deve essere effettuata con valore negativo dell'indicatore (minore di zero).
utilizzato per determinare la migliore linea corrispondente ad un certo numero di punti di prezzo, il metodo dei minimi quadrati prevede il seguente algoritmo:
- è espressione del prezzo totale e la differenza delle piazze della retta di regressione;
- è il rapporto tra il valore ricevuto e il numero di barre nell'intervallo serie di regressione dei dati;
- il risultato della radice quadrata, corrispondente alla deviazione standard.
equazione di regressione lineare della coppia ha un modello:
y (x) = f ^ (x),
dove - caratteristiche produttive hanno presentato la variabile dipendente;
x - spiegare o variabile indipendente;
^ mostra alcun forte relazione funzionale tra le variabili x e y.Pertanto, in ciascun caso particolare può avere una forma variabile di questi termini:
y = yx + ε,
dove - i dati effettivi risultato;
uh - dati teorici risultato determinato risolvendo l'equazione di regressione;
ε - variabile casuale, che caratterizza lo scostamento tra il valore reale e quello teorico.
