Métode statistik matematik. analisa regresi

Paké analisis sababaraha regression istilah mimiti Pearson (Pearson) dina bukuna, bobogohan ti taun 1908 acan. Anjeunna digambarkeun salaku conto agén ngalakonan nu diobral di real estate. Dina catetan-Na dina imah Spesialis Trade dipingpin akun tina rupa-rupa data sumber unggal struktur individu. Ku hasil trades eta nangtukeun faktor nu miboga dampak greatest on harga urus.

Analisis angka nu gede ngarupakeun transaksi masihan hasil metot. Biaya final dipangaruhan ku sababaraha faktor, sakapeung ngarah kana conclusions paradoxical komo jelas "émisi", nalika imah ku poténsi awal tinggi dijual kalawan indéks harga ngurangan.

Hiji conto kadua aplikasi analisis ieu dibéré gawé tanaga ahli, anu geus dipercayakeun nangtukeun kauntungan pagawe. tantangan nu iklas di kanyataan yén sebaran diperlukeun henteu maneuh pikeun tiap, sarta adherence ketat mun nilai na gawé husus dilaksanakeun. Mecenghulna rupa-rupa pancén anu solusi varian ampir sarupa, merlukeun hiji review leuwih lengkep dina tingkat matematik.

Dina statistik matematis, hiji tempat signifikan ieu dibikeun ka hiji bagian "analisa regresi", aya ngahiji téhnik praktis dipaké pikeun diajar di kabebasan katutupan ku konsep regression. hubungan ieu téh observasi antara data ditangtukeun dina nganalisa statistik.

tugas analisa regresi diantawis pluralitas utama boga tilu maksud: keur ngartikeun persamaan regression anu formulir umum; pangwangunan perkiraan parameter anu kanyahoan, nu kaasup dina persamaan regression; mariksa regression hipotesis statistik. Dina kursus diajar hubungan nu lumangsung antara pasangan nilai hasilna tina observasi ékspérimén jeung Jumlah komponén (loba) ngetik (x1, Y1), ..., (xn, yn), dumasar kana posisi téori regression tur nunjukkeun yén pikeun nilai tunggal Y aya ngarupakeun probability distribution nu tangtu, sanajan kanyataan yén X sejen tetep maneuh.

Hasil Y gumantung kana nilai variabel X, gumantungna ieu bisa ditangtukeun ku rupa hukum, katepatan tina hasil ieu dipangaruhan ku alam jeung Tujuan analisis observasi. Modél eksperimen ieu dumasar kana asumsi tangtu nu mangrupakeun saderhana tapi masuk akal. Kaayaan utama nyaeta nilai parameter X geus dikawasa. nilai na nu dibikeun saméméh mimiti percobaan.

Mun dina kursus percobaan, sapasang variabel teu bisa kakadalian nu XY, analisis régrési dilumangsungkeun ku metoda sarua, tapi pikeun interpretasi tina hasil, nu urang diajar ulikan sambungan variabel random, métode anu digunakeun analisis korelasi. Métode statistik teu hiji tema abstrak. Aranjeunna manggihan aplikasi dina kahirupan di sagala rupa widang kagiatan manusa.

Dina literatur ilmiah pikeun nangtukeun métode didadarkeun di luhur geus kapanggih pamakéan lega tina istilah linear regression analysis. Pikeun variabel a X dipaké dina regressor istilah atanapi prediktor jeung variabel gumantung Y-disebut oge criterial. terminologi Ieu ngagambarkeun hiji variabel hubungan matematis, tapi teu hubungan kausal investigative.

Analisis régrési nyaéta métode paling umum anu dipaké di ngolah hasil rupa lega observasi. fungsi fisik jeung biologis diulik ku cara maké padika ieu, mangka dilaksanakeun tur ékonomi, sarta dina kasenian. wewengkon séjén massa maké modél analisis régrési. Analisa varian, desain percobaan, analisa statistik gawé multidimensional raket jeung Cara ieu pembelajaran.