V študiji pojava ali procesa je pogosto potrebno, da ugotovite, ali obstaja povezava med dejavniki (spremenljivke) in odzivna funkcija (odvisne spremenljivke) in kako blizu je njihova interakcija.Naredite omogoča regresijsko analizo, ki se izvaja v več fazah.
Eden glavnih faz regresijske analize je izračun matematično razmerje med dejavniki in funkcijo poročanja, ki vam omogoča količinsko obstoječe odnose med njimi.To razmerje imenujemo regresijska enačba.Formalno je osnovna analitska metoda za določitev te enačbe je metoda najmanjših kvadratov, saj je ta metoda optimalna in omogoča nemoteno polje točka primerjalno.V praksi, da bi našli takšno funkcijo lahko težavno, saj boste morali zanesti na teoretičnega znanja o pojavu v raziskavi, izkušnje njegovih predhodnikov na področju znanosti ali po metodi "poskusov in napak", da bi enostavno iskanje in vrednotenje različnih funkcij.V bo primer uspeha dobimo regresijsko enačbo ustrezno oceniti vpliv različnih dejavnikov na funkcijo odzivanja, ki je, da bi našli pričakovane vrednosti funkcije odziva (odvisne spremenljivke) za določene vrednosti dejavnikov (kot odvisnih spremenljivk).
Prvi podatki za regresijsko analizo vrednosti x in količnikom, ki ustreza vrednosti funkcijo odzivnega Y, pridobljeni z izvedbo eksperimentalni del dela.Zaradi jasnosti in lažje dojemanje teh vrednot so predstavljeni v obliki tabele.
linearna regresijska enačba, kot pravilo, ima obliko Y = a + b ∙ X.Vključuje stalno koeficient (stalno) A, in regresijski koeficient (pobočju) b, pomnoženo s spremenljivim faktorjem H. Koeficient b kaže povprečno spremembo v funkciji odzivanja, ko faktor vrednost za eno enoto.Ko ubral regresijsko enačbo pomočjo koeficienta b se lahko določi tudi nagib ravne črte, na abscisi.Opozoriti je treba, da je to razmerje določene lastnosti:
· b imajo lahko različne vrednosti;
· b ni simetrična, tj spreminja svojo vrednost, ko študira učinek Y na X;
· enota za merjenje koeficienta korelacije je razmerje enot funkcije odziva Y je enota za merjenje spremenljivk X;
· v primeru zamenjave enot merjenih spremenljivk X in Y vrednosti regresijskega koeficienta tudi spreminja.
V večini primerov so opazovane vrednosti redko nahaja točno na liniji.Skoraj vedno, si lahko ogledate nekaj odbojev eksperimentalnih podatkov o regresijsko premico, ki tvori napovedane vrednosti.Odstopanje iz določenega zornega regresijske črte od svoje teoretične ali napovedane vrednosti se imenuje preostanek.
Zelo pogosto se v praksi se določi z vzorčenjem regresijsko enačbo, osnovno metodo izračuna koeficientov iz katerih je metoda najmanjših kvadratov.Koeficienti so izračunani iz začetnih podatkov, ki predstavljajo vrednosti vzorca variabilnega dejavnika in funkcijo odziva.
Na prvi pogled se morda zdi, da je izračun vrednosti koeficientov v regresijsko enačbo precej zapleten in zamuden.Ampak to ni.Ponuja raziskovalce številne programske pakete (najlažje je Microsoft Excel), ki glede na svoje prvotne podatkov ni le izračunati vse dejavnike, vključene v enačbo, bo lahko ugotovi obseg razmerja med spremenljivkami in odvisne spremenljivke, vendar pa bo predstavljajo vrednote, pridobljene v grafični obliki.
