regresie poate fi adăugat la metodele statistice de cercetare relația dintre anumite variabile (dependente și independente).În același variabilele independente sunt numite "variabile concomitente" și asociați - "criterial".Pe parcursul prezentării analiza regresiei lineare variabila dependentă ia forma unui diviziunii.Există o posibilitate de a avea relații neliniare între variabilele legate de scara interval, dar această sarcină a fost rezolvată prin regresie neliniară, care nu face obiectul prezentului articol.Regresie
Linear este utilizat cu succes ca în calcule matematice, precum și în studiile economice pe baza datelor statistice.
Deci, ia în considerare acest lucru o regresie mai.Din punctul de vedere al unei metode matematice de determinare a relației liniare dintre regresia liniară a unor variabile poate fi reprezentată ca o formulă: y = a + bx.Pentru o explicație a acestei formule poate fi găsit în orice manual pe econometrie.
În extinderea numărului de observații (înainte de numărul n-lea de ori) este obținut printr-o regresie liniară simplă, prezentate sub formă de formula:
yi = A + BXI + EI,
unde EI - identic repartizate, variabile independente, aleatoare.
În acest articol, aș dori să acorde mai multă atenție la acest concept din punct de vedere al prognozarea viitoarelor preț pe baza datelor istorice.În acest domeniu, estimeaza o regresie liniară este în mod activ folosind metoda celor mai mici pătrate, care ajută pentru a construi "cel mai adecvat" dreptei printr-un anumit număr de puncte de valori de preț.Ca datele de intrare utilizate punct de preț, adică mare, mic, deschis sau închis, iar media acestor valori (de exemplu, suma maximă și minimă, împărțit la doi).De asemenea, aceste linii adecvate de pre-build poate fi netezite arbitrar.
După cum sa menționat mai sus, regresia liniară este adesea folosit de către analiștii pentru a determina o tendință pe baza prețului și timp.În acest caz, indicatorul va determina panta valorii de regresie a modificărilor de preț pe unitatea de timp.Una dintre condițiile pentru a face decizia corectă atunci când se utilizează acest indicator este utilizarea unui generator de semnal, în urma panta trendului de regresie.Cu o pantă pozitivă (creșterea regresie liniară) achiziționarea este efectuată, în cazul în care valoarea indicatorului este mai mare decât zero.Pe parcursul panta negativă (regresie descrescătoare) vânzarea ar trebui efectuată cu valoare negativă a indicatorului (mai mică decât zero).
utilizată pentru a determina cea mai bună linie corespunde un anumit număr de puncte de preț, metoda celor mai mici pătrate presupune următorul algoritm:
- este o expresie din prețul total și diferența de pătrate ale liniei de regresie;
- este raportul dintre suma primita si numarul de bare în intervalul de serii de regresie a datelor;
- rezultatul rădăcina pătrată, care corespunde deviația standard.
ecuația de regresie liniară a perechii are un model:
y (x) = f ^ (x),
unde - elementele productive prezentat variabila dependentă;
x - explicarea sau variabilă independentă;
^ nu prezintă nici o relație funcțională puternică între variabilele x și y.Prin urmare, în fiecare caz în parte poate avea o formă variabilă a acestor termeni:
y = YX + ε,
unde - datele reale rezultate;
uh - date rezultate teoretice determinate prin rezolvarea ecuației de regresie;
ε - variabila aleatoare, care caracterizează abaterea dintre valoarea reală și teoretice.
