Regresijos lygtis

Bet kokio reiškinio ar proceso tyrimo ji dažnai yra būtina išsiaiškinti, ar yra ryšys tarp veiksnių (kintamųjų) ir reakcijos funkcija (priklausomas kintamasis) santykiai ir kaip arti yra jų sąveika. Padaryti leidžia regresinę analizę, kuri atliekama keliais etapais.

Vienas iš pagrindinių etapų regresinė analizė yra matematinis ryšys tarp veiksnių ir atsako funkcija, kuri leidžia jums įvertinti esamą santykį tarp jų skaičiavimas. Šis ryšys yra vadinamas regresijos lygtis. Formaliai pagrindinis analizės metodas , apibrėžiantys sakė lygtis yra laikomas mažiausiųjų kvadratų metodą, nes šis metodas leidžia sklandžiai ir optimaliai koreliacijos taškas lauką. Tačiau praktikoje, rasti funkcija gali būti sunku, nes jūs turite remtis teorinių žinių apie reiškinio tiriamo, jų pirmtakai mokslo srityje arba į "bandymų ir klaidų" metodu patirtis padaryti paprastą paiešką ir vertinimą įvairių funkcijų. Jei pasiseks, regresijos lygtis yra gaunama, leidžianti tinkamai įvertinti įvairių veiksnių poveikį reagavimo funkciją, t.y. rasti numatomą vertę reakcijos funkcija (priklausomas kintamasis) tam tikrų vertybių veiksnių (priklausomų kintamųjų).

Pradiniai duomenys būtų naudojami regresijos analizę vertybių faktoriaus x ir atitinkamos reikšmės Y atsakas funkcija, gaunamas buvo atlikti eksperimentinius dalį. Dėl aiškumo ir geresnio suvokimo duomenų reikšmės yra atstovaujama lentelių forma.

Linijinis lygtis į regresijos paprastai turi formą Y = a + b ∙ X. Ji apima pastovų koeficientą (konstanta) A, ir regresijos koeficientas (nuolydis) b, padaugintas iš kintamo faktorius X faktorių b vertei rodo vidutinį pokytį reagavimo funkciją, kai koeficiento vertė vienu vienetu. Statant regresijos lygtį, pagamintą naudojant koeficientų b taip pat gali apibrėžti tiesią kampu į horizontalios linijos. Reikėtų pažymėti, kad šis veiksnys turi tam tikras savybes:

· B gali turėti skirtingas reikšmes;

· B yra ne simetriška, ty keičia savo vertę studijuoti į Y įtaką X atveju;

· Matavimo vienetas į koreliacijos koeficientas yra santykis reagavimo funkciją Y vienetai kintamųjų matavimo vieneto X;

· Atveju regresijos koeficiento matavimo kintamieji X ir Y vertė vienetai taip pat keičia kaita.

Daugeliu atvejų, nustatytų verčių yra retai yra tiksliai ant linijos. Beveik visada galite žiūrėti šiek tiek iš eksperimentinių duomenų sklaidą atsižvelgiant į regresijos linija, kuri sudaro prognozuojamas reikšmes. Nuokrypis nuo tam tikru regresijos linijos nuo teorinės arba prognozuojamas vertės yra vadinamas likusi dalis.

Labai dažnai praktikoje nustatomas pagal ėmimo regresijos lygtį, pagrindinį metodą skaičiavimo koeficientų, kurie yra mažiausių kvadratų metodą vertes. Koeficientai apskaičiuojami iš pirminių duomenų atstovaujančių atrinktų kintamųjų veiksnių vertybes ir atsako funkciją.

Iš pirmo žvilgsnio tai gali atrodyti, kad iš regresijos lygties koeficientų vertės apskaičiavimas yra gana sudėtingas ir daug laiko atimantis. Bet tai ne tas atvejis. Ji siūlo mokslininkus, daug programinės įrangos paketai (lengviausias yra "Microsoft Excel"), kuris pagal savo neapdorotų duomenų, ne tik apskaičiuoti visus veiksnius įtraukti į lygtį, galės nustatyti ryšį tarp kintamųjų ir priklausomų kintamųjų laipsnį, bet atstovaus gautus grafine forma vertybes.