W badaniu zjawiska lub procesu jest często niezbędne, aby dowiedzieć się, czy istnieje związek między czynników (zmiennych) i funkcja odpowiedzi (zmienne zależne) i jak blisko jest ich wzajemne oddziaływanie.Sprawiają, że pozwala na analizę regresji, która jest przeprowadzana w kilku etapach.
Jednym z głównych etapów analizy regresji jest obliczenie matematyczne zależności pomiędzy czynnikami i funkcji odpowiedzi, co pozwala obliczyć obecnych stosunków między nimi.Związek ten jest nazywany równanie regresji.Formalnie podstawowe metody analityczne do określania tego równania jest metodą najmniejszych kwadratów, tak jak jest to metoda optymalna i umożliwia gładkie pole punkt łączenia.W praktyce, aby znaleźć taka funkcja może być trudne, bo trzeba polegać na teoretycznej wiedzy na temat tego zjawiska w ramach badania, doświadczenia swoich poprzedników w dziedzinie nauki lub metodą "prób i błędów", aby proste wyszukiwanie i ocenę różnych funkcji.W przypadku sukcesu będzie można uzyskać równanie regresji właściwie ocenić wpływ różnych czynników na funkcji odpowiedzi, to jest, aby znaleźć wartość oczekiwaną funkcji odpowiedzi (zmienna zależna), dla pewnych wartości czynników (zmiennych zależnych).
Wstępne dane dotyczące analizy regresji z wartości x i czynnik odpowiadający wartości funkcji odpowiedzi Y otrzymano przez przeprowadzenie części doświadczalnej pracy.Dla przejrzystości i ułatwienia percepcji tych wartości przedstawione są w formie tabelarycznej.Równanie regresji liniowej
, co do zasady, ma postać Y = a + b ∙ X.Obejmuje stały współczynnik (stały) A, i współczynnik regresji (nachylenie) b, pomnożonej przez współczynnik zmiennej H. Współczynnik b wskazuje średnią zmianę funkcji odpowiedzi, gdy współczynnik wartość o jedną jednostkę.Podczas drukowania za pomocą równania regresji b Współczynnik ten można również określić kąt linii prostej do osi odciętych.Należy zauważyć, że ten stosunek ma pewne właściwości:
· b mogą mieć różne wartości;
· b nie jest symetryczna, czyli zmienia swoją wartość, gdy studiuje efekt Y na X;
· jednostka pomiaru współczynnika korelacji jest stosunek jednostek Y funkcji reakcji jednostki pomiaru zmiennych X;
· w przypadku zmiany jednostek zmiennych pomiarowych X i Y. współczynnika regresji zmienia również.
W większości przypadków obserwuje się wartości rzadko znajduje się dokładnie na linii.Prawie zawsze można pooglądać rozrzut danych doświadczalnych na linii regresji, która tworzy wartości przewidywań.Odchylenie od określonego punktu na linii regresji w stosunku do wartości teoretycznej, i przewidywana jest nazywany reszta.
Bardzo często w praktyce jest określana przez próbkowanie równania regresji, podstawowe metody obliczania współczynników, których jest metoda najmniejszych kwadratów.Współczynniki oblicza się na podstawie wstępnych danych reprezentujących wartości próbek o zmiennym współczynniku, a funkcja odpowiedzi.
Na pierwszy rzut oka wydaje się, że obliczenie wartości współczynników równania regresji jest raczej skomplikowane i czasochłonne.Ale tak nie jest.Oferuje on naukowcom wiele pakietów (najłatwiej jest program Microsoft Excel), które w zależności od oryginalnych danych jest nie tylko obliczyć wszystkie czynniki uwzględnione w równaniu, będzie w stanie ustalić stopień zależności między zmiennymi i zmiennych zależnych, ale stanowią wartości uzyskane w formie graficznej.
