Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Общая схема процесса регрессионного анализа
Регрессионный анализ – раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по данным статистических наблюдений. Регрессия – зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин. Смысл регрессионного анализа состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого оценивается величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна, т.е. фиксирована, неслучайна. В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами, хотя часто эти методы объединяют в корреляционный анализ. Практически речь идёт о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключённую в этом множестве закономерность, тенденцию – линию регрессии. Существует ряд математико-статистических приёмов, позволяющих решить эту задачу. В случае, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах машиностроительных заводов, по статистическим исследованиям, описывается следующим уравнением регрессии: , где – заработная плата на 1 т поковок, – удельная металлоёмкость, – удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведёт (приблизительно, в среднем) к повышению средней себестоимости тонны поковок на руб. Соответственно рассчитывается и влияние 2-х остальных факторов. Таким образом, регрессионный анализ является методом статистической обработки наблюдений, в результате которой оказывается возможным составить уравнение регрессии и получить количественную оценку влияния факторных признаков на результативный признак.
В общем смысле мы можем сказать, что регрессионный анализ является одним из методов моделирования какого-либо случайного процесса, который можно представить следующим соотношением: , где – известный оператор преобразования, X – вектор входных неслучайных воздействий, – вектор выходных параметров, - вектор случайных параметров с известными законами распределения вероятностей.
Рисунок 8.1 – Общая схема процесса регрессионного анализа
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-12-15; просмотров: 47; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.221.76.234 (0.007 с.) |