No estudo de um fenômeno ou processo é muitas vezes necessário para descobrir se existe uma relação entre os fatores (variáveis) ea função de resposta (variáveis dependentes) e quão perto é a sua interação.Fazer isso permite a análise de regressão, que é levada a cabo em várias etapas.
Uma das principais etapas da análise de regressão é calcular a relação matemática entre os factores e da função de resposta, que permite quantificar a relação existente entre eles.Esta relação é chamada a equação de regressão.Formalmente, o método analítico de base para a determinação desta equação é o método dos mínimos quadrados, como este método é ideal e campo correlação ponto suave permite.Na prática, para encontrar tal função pode ser difícil, porque você tem que confiar no conhecimento teórico sobre o fenômeno em estudo, a experiência de seus antecessores no campo da ciência ou pelo método de "tentativa e erro" para fazer uma busca simples e avaliação das várias funções.Em caso de sucesso será obtido equação de regressão adequadamente avaliar o impacto de diferentes factores sobre a função de resposta, isto é, para encontrar o valor esperado da função de resposta (variável dependente) para certos valores de factores (variáveis dependentes).
Os dados iniciais para a análise de regressão dos valores de x e factor de valores da função de resposta correspondente Y, obtida levando a cabo a parte experimental do trabalho.Para maior clareza e percepção mais fácil de estes valores são apresentados em forma de tabela.Equação de regressão linear
, como regra, tem a forma Y = a + b ∙ X.Ele inclui coeficiente constante (constante) um, e o coeficiente de regressão (declive) b, multiplicado pelo factor variável H. O coeficiente b indica a alteração média na função de resposta, quando o factor de valor de uma unidade.Ao traçar a equação de regressão utilizando o coeficiente b também pode determinar o ângulo de uma linha reta para a abscissa.Deve notar-se que esta razão tem certas propriedades:
· b podem ter valores diferentes;
· b não é simétrica, ou seja, muda seu valor quando se estuda o efeito de Y em X;
· unidade de medição do coeficiente de correlação é a relação de unidades de Y a função de resposta da unidade de medição de variáveis X;
· em caso de mudança de unidades de medição de variáveis X e Y valor do coeficiente de regressão também muda.
Na maioria dos casos, os valores observados são raramente localizada exactamente na linha.Quase sempre, você pode assistir a alguns de dispersão dos dados experimentais sobre a linha de regressão, que forma os valores previstos.Desvio a partir de um determinado ponto da linha de regressão a partir do seu valor teórico ou prevista é chamado o restante.
Muito frequentemente, na prática, é determinada por amostragem, a equação de regressão, o método básico de cálculo dos coeficientes dos quais é o método dos mínimos quadrados.Os coeficientes são calculados a partir dos dados iniciais que representam os valores de amostra de um factor variável e a função de resposta.
À primeira vista pode parecer que o cálculo do valor dos coeficientes na equação de regressão é bastante complicado e moroso.Mas não é.Dispõe de pesquisadores numerosos pacotes de software (o mais fácil é o Microsoft Excel), que de acordo com os dados originais não é apenas para calcular todos os fatores incluídos na equação, será capaz de estabelecer a extensão da relação entre as variáveis e as variáveis dependentes, mas vai representar os valores obtidos em forma gráfica.
