Вопрос 1 Основные типовые задачи практики регрессионного анализа данных
жүктеу/скачать 61.86 Kb.
|
Вопрос 1 Основные типовые задачи практики регрессионного анализа данныхРегрессионный анализ – это метод изучения статистической взаимосвязи между одной зависимой количественной зависимой переменной от одной или нескольких независимых количественных переменных. Зависимая переменная в регрессионном анализе называется результирующей, а переменные факторы – предикторами или объясняющими переменными. Регрессионный анализ очень тесно связан с корреляционным анализом. В корреляционном анализе исследуется направление и теснота связи между количественными переменными. В регрессионном анализе исследуется форма зависимости между количественными переменными. Т.е. фактически оба метода изучают одну и ту же взаимосвязь, но с разных сторон, и дополняют друг друга. На практике корреляционный анализ выполняется перед регрессионным анализом. После доказательства наличия взаимосвязи методом корреляционного анализа можно выразить форму этой связи с помощью регрессионного анализа. Цель регрессионного анализа – с помощью уравнения регрессии предсказать ожидаемое среднее значение результирующей переменной. Основные задачи регрессионного анализа следующие: определения вида и формы зависимости; оценка параметров уравнения регрессии; проверка значимости уравнения регрессии; проверка значимости отдельных коэффициентов уравнения; построение интервальных оценок коэффициентов; исследование характеристик точности модели; построение точечных и интервальных прогнозов результирующей переменной. Как и корреляционный анализ, регрессионный анализ отражает только количественные зависимости между переменными. Причинно-следственные зависимости регрессионный анализ не отражает. Гипотезы о причинно-следственной связи переменных должны формулироваться и обосновываться исходя из теоретического анализа содержания изучаемого явления. жүктеу/скачать 61.86 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|