Вы просматриваете: Главная > Советы со всего света > Как построить уравнение регрессии

Как построить уравнение регрессии

Серьёзным этапом регрессионного анализа есть построение математической функции, высказывающей зависимость между различными признаками и явлением. Эту функцию именуют уравнением регрессии
Совет 1: как построить уравнение регрессии

Вопрос «Я гражданин рф,желаю взять гражданство Казахстана ,кто может оказать помощь ?» — 1ответ
Вам пригодится

  • — калькулятор.

Инструкция
1
Уравнение регрессии – модель зависимости показателя результатов деятельности от воздействующих на него факторов, выраженная в численной форме. Сложность его построения содержится в том, что из всего многообразия функций нужно выбрать такую, которая самый полно и совершенно верно будет обрисовывать изучаемую зависимость.

Данный выбор делается или на основании теоретических знаний об изучаемом явлении, или опыте прошлых подобных изучении, или посредством оценки функций и простого перебора различных типов.
2
Существуют разные виды моделей функциональной зависимости. Самый распространенными являются линейная, гиперболическая, квадратическая, степенная, показательная и экспоненциальная.

3
Исходным материалом для составления уравнения являются значения показателей x и y, полученные в следствии наблюдения. На их базе составляется таблица, в которой отражаются кое-какие фактические значения фактора и соответствующие им значенияхрезультативного показателя y.
4
Несложнее всего выстроить уравнение парной регрессии. Оно имеет форму: y = ax+b. Параметр а — это так называемый вольный член.

Параметр b – это коэффициентом регрессии. Он показывает, на какую величину в среднем изменяется результативный показатель у при трансформации факторного показателя х на единицу.
5
Построение уравнения регрессии сводится к определению ее параметров. Они находятся посредством способа мельчайших квадратов, что является решениемсовокупности так называемых обычных уравнений.

В разглядываемом случае параметры уравнения находятся по формулам: a = xср – bxср; b=((y?x)ср-yср?xср)/((x^2)ср – (xср)^2).
6
В случае если нереально обеспечит равенство всех других условий при анализе влияния фактора, строят уравнение так называемой множественной регрессии. В этом случае в выбранную модель вводят другие факторные показатели, каковые должны отвечать следующим параметрам: быть количественно измеримыми и пребывать в функциональной зависимости. Тогда функция принимает вид:y = b+a1x1+a2x2+a3x3…anxn.

Параметры этого уравнения находятся так же как и для уравнения парной.

Парная регрессия: линейная зависимость

Метки: ,

Обсуждение закрыто.