utiliza analiza de regresie multiplă pe termen început Pearson (Pearson), în lucrările, din data de 1908 ani încă.El a descris ca un exemplu de agent care efectuează vânzarea de bunuri imobiliare.În notele sale case de comerț de specialitate a condus considerare o gamă largă de date sursă de fiecare clădire în parte.De rezultatele de meserii determină care factor a avut cel mai mare impact asupra prețului tranzacției.Analiza
a unui număr mare de tranzacții a dat rezultate interesante.Pe costul final a fost influențată de mai mulți factori, uneori conducând la o concluzie paradoxală și chiar în mod explicit "emisii", în cazul în care casa original, cu un potențial ridicat a fost vândut la un indice de preț redus.
al doilea exemplu de utilizare a unei astfel de analize, a se vedea lucrarea unui specialist cu privire la personalul care a fost însărcinată cu definirea beneficiilor angajaților.Provocarea consta în faptul că nu necesită o sumă fixă pentru fiecare distribuție, și respectarea strictă a valorilor sale de lucru specifice efectuate.Apariția de o varietate de sarcini care sunt soluții variante aproape similare, necesită o analiză mai detaliată, la un nivel de matematică.
în statisticii matematice a fost dat un loc semnificativ în cadrul secțiunii "analiza de regresie" în ea unit tehnici practice folosite pentru a studia vicii încadrează în conceptul de regresie.Aceste relații sunt observate între datele obținute în cursul cercetării statistice.Analiza de regresie
printre multe sarcini majore a stabilit trei obiective: să definească ecuația de regresie de forma generală;estimările de construcție ale parametrilor care sunt necunoscute, care fac parte din ecuația de regresie;ipoteze de testare de regresie statistice.În cursul studierii relației care apare între o pereche de valori provenite din observații experimentale și un număr de componente (SET) de tip (x1, y1), ..., (xn, yn), pe baza teoriei de regresie și presupunem că pentru o valoareY există o anumită distribuție de probabilitate, în ciuda faptului că un alt X rămâne fix.Rezultatul
Y depinde de valoarea de X, această dependență poate fi determinat prin diverse legi, și acuratețea rezultatelor influențează natura și scopul analizei de observații.Modelul experimental este bazat pe anumite ipoteze, care sunt simplificate, dar plauzibile.Condiția principală este ca valoarea parametrului X este controlată.Valorile sale sunt setate la începutul experimentului.
Dacă în cursul experimentului, o pereche de variabile necontrolate XY, analiza regresiei realizată prin aceeași metodă, dar pentru interpretarea rezultatelor, în care studiem variabilele de studiu conexiune aleatoare, sunt utilizate metode de analiză de corelație.Metode de Statistica Matematica nu sunt o temă abstractă.Ei au găsit aplicare în viața mea, în diferite domenii ale activității umane.
în literatura de specialitate pentru a determina metoda de mai sus și-a găsit utilizarea pe scară largă a analizei de regresie liniară termen.Pentru a folosi termenul de X regresor sau predictor și variabilele dependente Y-numite criterial.Această terminologie reflectă doar variabilele relație matematică, dar nu relație de cauzalitate de investigație.
regresie analiză este cea mai comună metodă utilizată în cursul prelucrarea rezultatelor unei game largi de observații.Studiu fizice și biologice în funcție de mijloacele lor de această metodă, este pus în aplicare în economie și în tehnologie.Greutate de alte domenii care folosesc modele de analiză de regresie.Analiza de varianță, proiectare de experimente, analize statistice a multivariată îndeaproape cu această metodă de învățare.
