pētījumā par parādību vai procesu bieži ir nepieciešams, lai uzzinātu, vai pastāv saistība starp faktoriem (mainīgie lielumi) un reakcijas funkcija (atkarīgie mainīgie) un cik tuvu ir to mijiedarbība.Padariet to ļauj regresijas analīzi, kurā tiek veikta vairākos posmos.
Viens no galvenajiem posmiem regresijas analīzes ir aprēķināt matemātisku sakarību starp faktoriem un atbildes funkcija, kas ļauj aprēķināt esošo saikni starp tām.Šīs attiecības sauc par regresijas vienādojums.Formāli, pamata analīzes metode, lai noteiktu šī vienādojuma ir mazāko kvadrātu metodi, jo šī metode ir optimāla un nodrošina vienmērīgu punkts korelācijas lauka.Praksē, lai atrastu šāda funkcija var būt grūti, jo jums ir jāpaļaujas uz teorētiskajām zināšanām par fenomenu pētāmās, pieredze viņa priekšgājēji šajā zinātnes jomā vai ar metodi "izmēģinājumu un kļūdu", lai padarītu vienkāršu meklēšanu un novērtēšanu dažādām funkcijām.Gadījumā, ja panākumu gūs regresijas vienādojumu adekvāti novērtēt dažādu faktoru ietekmi uz atbildes funkcija, tas ir, lai atrastu paredzamo vērtību atbalss funkciju (atkarīgais mainīgais) konkrētām vērtībām faktoru (atkarīgo mainīgo).
Sākotnējie dati par regresijas analīzei vērtībām x un faktora atbilstošo vērtības atbildes funkciju Y, ko iegūst, veicot eksperimentālo daļu darba.Skaidrības un vieglāk uztverē šīm vērtībām ir iesniegta tabulas veidā.
lineārās regresijas vienādojums, kā likums, ir forma Y = A + B ∙ X.Tas ietver nemainīgu koeficientu (pastāvīgu) A un regresijas koeficients (slīpums) B, reizināta ar mainīgu faktoru H. koeficients b norāda vidējo izmaiņas atbildes funkcija, kad vērtība faktors par vienu vienību.Kad atliekot regresijas vienādojumu, izmantojot koeficientu B var arī noteikt leņķi taisnā līnijā uz abscisu.Jāatzīmē, ka šis rādītājs ir noteiktas īpašības:
· b var būt dažādas vērtības;
· b nav simetriska, ti, maina savu vērtību, pētot ietekmi y pret x;
· mērvienība korelācijas koeficients ir attiecība vienību atbilde funkciju Y par mērvienību mainīgo X;
· maiņas gadījumā mērvienību X un Y vērtības regresijas koeficienta arī mainās.
Vairumā gadījumu konstatētie rezultāti ir reti atrodas tieši uz līnijas.Gandrīz vienmēr, jūs varat noskatīties kādu izkliedi no eksperimentālo datu regresijas līnijas, kas veido prognozētās vērtības.Novirze no konkrēta viedokļa regresijas līnijas no savas teorētiskās vai paredzamo vērtību sauc par atlikušo daļu.
Ļoti bieži praksē nosaka izlases regresijas vienādojumu, pamata metode koeficientus, no kuriem ir vismazāk kvadrātu metode aprēķināšanai.Koeficientus aprēķina no sākotnējiem datiem, kas pārstāv parauga vērtības mainīgu faktoru un atbildes funkciju.
No pirmā acu uzmetiena varētu šķist, ka, aprēķinot vērtības koeficientiem regresijas vienādojums ir diezgan sarežģīta un laikietilpīga.Bet tas nav.Tā piedāvā pētniekiem vairākas programmatūras paketes (vienkāršākais ir Microsoft Excel), kas saskaņā ar savu oriģinālo dati ir ne tikai, lai aprēķinātu visus ietvertos vienādojumu faktori, varēs noteikt, kādā mērā par attiecībām starp mainīgo un atkarīgo mainīgo, bet pārstāvēs iegūtos grafiskā veidā vērtības.
