usar a análise de regressão múltipla termo começou Pearson (Pearson) nas obras, datada de 1908 anos ainda.Ele descreveu-o como um exemplo do agente que realiza a venda de imóveis.Em suas notas casas comerciais especializadas levaram a conta de uma ampla gama de dados de origem de cada edifício.Por resultados de negócios determina quais fator teve o maior impacto sobre o preço da transação.
análise de um grande número de operações deram origem a resultados interessantes.Sobre o custo final foi influenciado por muitos fatores, às vezes levando a uma conclusão paradoxal e até mesmo explicitamente "as emissões", quando a casa original com alto potencial foi vendido a um índice de preços reduzidos.
segundo exemplo do uso de tal análise, ver o trabalho de um especialista na equipe, que foi confiada com a definição de benefícios dos empregados.O desafio reside no fato de que não exigem uma quantia fixa para cada distribuição, e estrita adesão aos seus valores de trabalho específico realizado.O surgimento de uma variedade de tarefas que são soluções alternativas quase semelhantes, exigem uma revisão mais detalhada em um nível matemático.
em estatística matemática foi dado um lugar significativo no âmbito do "análise de regressão" na seção uniu técnicas práticas utilizadas para estudar vícios caem sob o conceito de regressão.Estas relações são observados entre os dados obtidos no decurso da investigação estatística.A análise de regressão
entre as muitas tarefas principais fixou-se três objectivos: para definir a equação de regressão de forma geral;As estimativas dos parâmetros de construção, que são desconhecidas, que fazem parte da equação de regressão;testar hipóteses de regressão estatística.No decurso do estudo da relação que surge entre um par de valores derivados a partir de observações experimentais e um certo número de componentes (conjunto) tipo (x1, y1), ..., (xn, yn), com base na teoria de regressão e assumir que, para um valorY há uma certa distribuição de probabilidade, apesar do facto de que X outro permanece fixa.Resultado
Y depende do valor de X, esta dependência pode ser determinada por várias leis, ea precisão dos resultados influenciam a natureza ea finalidade da análise de observações.O modelo experimental é baseado em certas suposições, que são simplificada, mas plausível.A condição principal é que o valor do parâmetro X é controlada.Os seus valores são ajustados para o início da experiência.
Se, no decurso da experiência, um par de variáveis não controladas XY, a análise de regressão efectuada pelo mesmo método, mas para a interpretação dos resultados, em que estudam as variáveis aleatórias de estudo de ligação, são utilizados métodos de análise de correlação.Métodos de estatísticas matemáticas não são um tema abstrato.Elas encontram aplicação na minha vida em várias esferas da atividade humana.
na literatura científica para determinar o método acima mencionado tem encontrado ampla utilização da análise de regressão linear prazo.Para usar o termo de X regressor ou preditor e variáveis dependentes Y-também chamados criterial.Esta terminologia reflete apenas as variáveis relação matemática, mas não de relacionamento causal investigativo.
Regressão análise é o método mais comum usado no decurso do processamento dos resultados de uma ampla variedade de observações.Estudo físico e biológico de acordo com os seus meios de esse método, ele é implementado na economia e na tecnologia.Peso de outras áreas que utilizam modelos de análise de regressão.Análise de variância, projeto de experimentos, análise estatística multivariada de perto com este método de aprendizagem.
