regressão podem ser adicionados aos métodos estatísticos de pesquisa a relação entre certas variáveis (dependentes e independentes).Nas mesmas variáveis independentes são chamados de "co-variáveis" e associados - "criterial".Durante a apresentação de análise de regressão linear a variável dependente assume a forma de uma escala de intervalo.Existe a possibilidade de ter relações não lineares entre as variáveis relacionadas com o intervalo de escala, mas esta tarefa foi resolvida por meio de regressão não-linear, que não é o tema deste artigo.De regressão linear
é utilizado com sucesso como em cálculos matemáticos, bem como em estudos económicos com base em dados estatísticos.
Portanto, considere esta uma regressão mais.Do ponto de vista de um método matemático para determinar a relação linear entre a regressão linear de algumas variáveis pode ser representada como uma fórmula: y = a + bx.Para uma explicação sobre esta fórmula pode ser encontrada em qualquer livro em econometria.
Ao expandir o número de observações (antes do número n de vezes) é obtido por uma regressão linear simples, apresentados sob a forma da fórmula:
Yi = A + bxi + EI,
onde EI -, identicamente distribuídas, variáveis aleatórias independentes.
Neste artigo eu gostaria de prestar mais atenção a este conceito do ponto de vista do futuro previsão de preços com base em dados históricos.Nesta área, estima uma regressão linear está ativamente utilizando o método dos mínimos quadrados, o que ajuda a construir a linha reta "mais adequado" através de um certo número de pontos de valores de preços.À medida que os dados de entrada utilizados ponto de preço, ou seja, alto, baixo, aberta ou fechada, e a média destes valores (por exemplo, a soma dos valores máximos e mínimos, dividida por dois).Além disso, essas linhas adequadas de pré-compilação pode ser arbitrariamente suavizados.
Como mencionado acima, a regressão linear é freqüentemente usado por analistas para determinar uma tendência com base no preço e no tempo.Neste caso, o indicador vai determinar o declive da regressão valor da variação de preços por unidade de tempo.Uma das condições para fazer a decisão correcta quando se utiliza este indicador é a utilização de um gerador de sinal, a seguir a inclinação da tendência de regressão.Com uma inclinação positiva (subindo regressão linear) da aquisição é realizada, se o valor do indicador é maior do que zero.Durante a inclinação negativa (regressão diminuindo) a venda deve ser efectuada com valor negativo do indicador (menos do que zero).
usado para determinar a melhor linha correspondendo a um certo número de pontos de preço, o método dos mínimos quadrados envolve o seguinte algoritmo:
- é uma expressão do preço total e a diferença dos quadrados de a linha de regressão;
- é a relação entre o valor recebido e o número de barras na gama de séries de regressão de dados;
- o resultado da raiz quadrada, que corresponde ao desvio padrão.
equação de regressão linear do par tem um modelo:
y (x) = f ^ (x),
onde - características produtivas apresentou a variável dependente;
x - explicando ou variável independente;
^ não mostra nenhuma relação funcional forte entre as variáveis x e y.Portanto, em cada caso particular pode ter uma forma variável destes termos:
y = yx + ε,
onde - os dados resultado real;
uh - dados de resultados teóricos determinados pela resolução da equação de regressão;
ε - variável aleatória, o que caracteriza o desvio entre o valor real eo teórico.
