Шугаман регрессийн

Регрессийн шинжилгээ тодорхой хувьсагчид (хамааралтай, бие даасан) хоорондын хамаарлыг судлах статистик арга нэмж болно. "Criterial" - Энэ тохиолдолд, бие даасан хувьсагч "covariates" болон хамааралтай гэж нэрлэдэг. Шугаман регрессийн шинжилгээ хийх үед хамаарах хувьсагч дүрслэл нь интервал цар хүрээ нь хэлбэрийг авдаг. интервал хэмжээнд холбоотой хувьсагчдын хооронд шугаман бус харилцааны дэргэдээс нь магадлал байдаг, гэхдээ энэ асуудал аль хэдийн шугаман бус регрессийн, энэ зүйлийн зүйл биш юм аргаар шийдэж байна.

Шугаман регрессийн математик тооцоо шиг маш амжилттай ашиглаж, статистик мэдээлэлд үндэслэн, эдийн засгийн судалгаанд байлаа.

Тиймээс энэ илүү регрессийн гэж үздэг. зарим хувьсагчуудыг шугаман регрессийн томъёогоор байдлаар илэрхийлж болно хооронд шугаман хамаарлыг тодорхойлох математик аргын үүднээс: у а + BX =. Энэ томъёоны тайлбарыг нь эдийн засгийг ямар ч сурах бичиг олж болно.

(Дахин N-р тооны хүртэл) нь энгийн шугаман регрессийн, томъёогоор илэрхийлэгдэх олж авсан ажиглалт тоог өргөжүүлэх үед:

Юй = A + bxi + ОҮ-ийн,

хаана ОҮ-ийн - бие даасан, адилхан тарааж, санамсаргүй хувьсагчийг.

Энэ нийтлэлд Би өмнөх мэдээлэл дээр үндэслэн ирээдүйн үнийг урьдчилан үүднээс энэ ойлголтыг илүү анхаарал хандуулах хүсэлтэй байна. Энэ чиглэлээр бид шугаман регрессийн идэвхтэй ашиглаж байна тооцоолох хамгийн бага квадратын аргыг, үнэ оноо утгуудын тодорхой тооны дамжуулан "хамгийн тохиромжтой" шулуун шугамыг барих тусалдаг. үнэ цэг ашиглаж оролтын өгөгдөл, өндөр, бага, хаах, эсвэл нээх, эдгээр утгын дундаж утгатай (жишээ нь хоёр хувааж хамгийн их ба хамгийн бага нийлбэр). Мөн тохиромжтой шугам барих өмнө эдгээр мэдээлэл дур мэдэн тэгшлэх болно.

Дээр дурьдсанчлан, шугаман регрессийн ихэвчлэн үнэ, цаг хугацааны үндсэн дээр чиг хандлагыг тодорхойлоход шинжээчдийн ашиглаж байна. Энэ тохиолдолд регрессийн үзүүлэлт налуу цаг нэгж үнийн өөрчлөлтийн хэмжээг тодорхойлно. Зөв шийдвэр энэ үзүүлэлт ашиглах нөхцөл нэг хазайлт регрессийн чиг хандлага нь дараах дохио үүсгүүр ашиглах юм. эерэг налуу (өсөж шугаман регрессийн) худалдан авах гүйцэтгэсэн бол заагч утга тэгээс их бол. Борлуулах сөрөг налуу (буурч регрессийн) үед заагч (тэгээс бага) сөрөг утгын байх ёстой.

үнийн оноо нь тодорхой тооны тохирох хамгийн сайн мөрийг тодорхойлоход ашигласан хувьд хамгийн бага квадратын арга нь дараах алгоритмыг гэсэн үг:

- үнэ болон регрессийн шулуун шугамын квадратын зөрүүгээр нийт илэрхийлэл юм;

- Энэ сумын харьцаа, регрессийн мэдээлэл цувралын хүрээнд баар тоо;

- үр дүн тооцсон дээр квадрат язгуур, стандарт хазайлт харгалзана.

Энгийн шугаман регрессийн тэгшитгэл загварыг байна:

Y (X) = F (X) ^,

хаана - бүтээлтэй онцлог хамааралтай хувьсагч танилцуулсан;

X - тайлбарлагч, эсвэл бие даасан хувьсагч;

^ Чанд байхгүй заана үйл ажиллагааны харилцаанд хувьсагч х ба у хооронд байна. Тиймээс тодорхой тохиолдолд тус бүр, хувьсах у ийм нөхцөл бүрдэж болно:

у = YX + ε,

хаана - бодит үр дүн мэдээ баримт;

ӨХ - шийдвэрлэх тодорхойлсон онолын үр дүн мэдээ регрессийн тэгшитгэлийг ;

ε - санамсаргүй хувьсагч бодит үнэ цэнэ болон онолын хооронд хазайлтыг шинж.