regressieanalyse kan worden toegevoegd aan de statistische methoden van onderzoek de relatie tussen bepaalde variabelen (afhankelijke en onafhankelijke).Tegelijkertijd onafhankelijke variabelen "covariaten" en medewerkers genoemd - "criterial".Tijdens de presentatie van lineaire regressieanalyse neemt de afhankelijke variabele de vorm van een interval schaal.Er is een mogelijkheid om niet-lineaire verbanden tussen variabelen met betrekking tot de intervalschaal, maar deze taak opgelost door lineaire regressie, die niet het onderwerp van dit artikel.
lineaire regressie wordt succesvol gebruikt in wiskundige berekeningen en economische studies op basis van statistische gegevens.
Dus, beschouw dit als een regressie meer.Vanuit het oogpunt van een wiskundige methode om de lineaire relatie tussen de lineaire regressie van sommige variabelen kan worden weergegeven als formule: y = a + bx.Voor een uitleg van deze formule kan worden gevonden in een boek over de econometrie.
In de uitbreiding van het aantal waarnemingen (voor de n-de aantal keren) wordt verkregen door een eenvoudige lineaire regressie, gepresenteerd in de vorm van de formule:
yi = A + BXI + ei,
waarbij ei - onafhankelijke, identiek verdeelde, random variabelen.
In dit artikel wil ik meer aandacht te besteden aan dit concept vanuit het standpunt van de toekomstige prijs prognoses op basis van historische gegevens.In dit gebied, schat een lineaire regressie wordt actief met de kleinste kwadraten methode, die helpt om de "meest geschikte" rechte lijn te bouwen door middel van een bepaald aantal punten van de prijs waarden.Aangezien de inputgegevens prijs betekent hoog, laag, open of gesloten, en het gemiddelde van deze waarden (bijvoorbeeld de som van de maximale en minimale, gedeeld door twee).Ook kunnen deze pre-build gepaste wijze willekeurig worden gladgestreken.
Zoals hierboven vermeld, wordt de lineaire regressie vaak gebruikt door analisten om een trend op basis van de prijs en de tijd te bepalen.In dit geval zal de indicator de helling van de regressielijn waarde van prijsveranderingen per tijdseenheid te bepalen.Een van de voorwaarden voor de juiste beslissing bij gebruik van deze indicator is het gebruik van een signaalgenerator, na de helling van de regressielijn trend.Met een positieve helling (stijgende lineaire regressie) de aankoop wordt verricht, als de indicator waarde groter dan nul.Tijdens de negatieve helling (dalende regressie) de verkoop moet worden uitgevoerd met een negatieve waarde van de indicator (minder dan nul) uitgevoerd.
gebruikt om de beste lijn die overeenkomt met een bepaald aantal punten prijs te bepalen, de kleinste kwadraten methode houdt het volgende algoritme:
- is een uitdrukking van de totale prijs en het verschil van de kwadraten van de regressielijn;
- is de verhouding van het ontvangen bedrag en het aantal bars in het bereik van regressie reeks van gegevens;
- het resultaat van de vierkantswortel, welke overeenkomt met de standaardafwijking.
lineaire regressie vergelijking van het paar heeft een model:
y (x) = f ^ (x),
waar - productieve functies presenteerde de afhankelijke variabele;
x - uitleggen of onafhankelijke variabele;
^ vertoont geen sterke functionele relatie tussen de variabelen x en y.Daarom, in elk afzonderlijk geval kan een variabele vorm van deze termen:
y = yx + ε,
waar - het uiteindelijke resultaat gegevens;
uh - theoretische resultaat van gegevens bepaald door het oplossen van de regressievergelijking;
ε - willekeurige variabele, waarbij de afwijking tussen de actuele waarde en de theoretische karakteriseert.
