regresinė analizė gali būti įtraukta į statistinių metodų tyrimus tarp tam tikrų kintamųjų (priklausomų ir nepriklausomų) santykis.Tuo pat nepriklausomi kintamieji yra vadinami "kintami dydžiai" ir asocijuotas įmones - "kriteriniu".Nuo tiesinės regresijos analizės pateikimo metu priklausomas kintamasis užima intervalo skalės formą.Yra, turintis ne linijinius ryšius tarp kintamųjų, susijusių su intervalo skalės galimybė, bet ši užduotis buvo išspręstas netiesinio regresiją, tai yra ne šio gaminio objektas.
tiesinė regresija yra sėkmingai naudojama kaip matematinių skaičiavimų, taip pat ekonominių tyrimų, remiantis statistiniais duomenimis.
Taigi, mano, kad tai regresijos daugiau.Nuo matematinę metodu nustatant tiesinė priklausomybė tarp tiesinės regresijos kai kintamųjų požiūriu gali būti atstovaujama kaip formulę: y = a + bx.Dėl šios formulės paaiškinimą galima rasti bet kurioje vadovėlis ekonometrijos.
Plėtojant stebėjimų skaičius (prieš n-ojo skaičių kartų) gaunamas paprastą tiesinę regresiją, pateikiamos formulės forma:
Yi = A + bxi + EI,
kur ei - nepriklausoma, vienodai paskirstytų, atsitiktiniai dydžiai.
Šiame straipsnyje norėčiau skirti daugiau dėmesio šios sąvokos iš būsimo kainų prognozavimo remiantis istoriniais duomenimis požiūriu.Šioje srityje, apskaičiavo, tiesinė regresija aktyviai naudojant mažiausių kvadratų metodą, kuris padeda sukurti "tinkamiausią" tiesią liniją per tam tikrą taškų skaičių kainų vertybes.Kaip įvesties duomenys, naudojami kainų tašką, o tai reiškia didelis, mažas, atvira ar uždara, ir šių verčių vidurkis (pavyzdžiui, iš Didžiausia ir mažiausia suma, padalyta iš dviejų).Be to, šie iš anksto sudaryti atitinkamų linijos gali būti savavališkai išlyginti.
Kaip minėta pirmiau, tiesinė regresija yra dažnai naudojamas analitikų, siekiant nustatyti dėl kainos ir laiko pagrindu tendenciją.Tokiu atveju šis rodiklis bus nustatyti regresijos vertės per laiko vienetą kainų pokyčių nuolydį.Vienas iš priėmimo teisingą sprendimą, kai, naudojant šį rodiklį sąlygų yra signalo generatoriumi naudojimo, po to, kai regresijos krypties šlaito.Su teigiamą nuolydį (auga linijinę regresiją) pirkimo vykdomas, jei rodiklis vertė yra didesnė už nulį.Per neigiamą nuolydį (mažėja regresijos) pardavimas turėtų būti atliekamas su neigiamu rodiklio reikšmė (mažiau už nulį).
naudojamas siekiant nustatyti geriausią liniją, atitinkančią tam tikrą skaičių kainų punktais, mažiausių kvadratų metodą taip algoritmas:
- tai visos kainos ir iš regresijos tiesės kvadratų skirtumo išraiška;
- yra gautos sumos ir barų regresijos serijos duomenų diapazono skaičiaus santykis;
- kvadratinės šaknies, kuris atitinka standartinio nuokrypio, rezultatas.
tiesinės regresijos lygtis poros turi modelis:
y (x) = f ^ (x)
kur - produktyvūs funkcijos pateikti priklausomas kintamasis;
x - paaiškinti arba nepriklausomas kintamasis;
^ nerodo stiprios darbinius santykius tarp kintamųjų x ir y.Todėl kiekvienu konkrečiu atveju gali turėti kintamąjį formą šiomis sąlygomis:
y = yx + ε,
kur - faktinis rezultatas duomenis;
UH - teoriniai rezultatų duomenys nustatomi sprendžiant regresijos lygtį;
ε - atsitiktinis kintamasis, kuris apibūdina skirtumą tarp tikrosios vertės ir teorinis nuokrypis.
