ова моделей, що пророчать імовірність подій. Величина називається помилкою регресії. Перші математичні результати, пов'язані з регресійним аналізом, зроблені у припущенні, що регресійна помилка розподілена нормально з параметрами, помилка для різних об'єктів вважаються незалежними. Крім того, в даній моделі ми розглядаємо змінні як невипадкові значення. Таке, на практиці, виходить, коли йде активний експеримент, в якому задають значення (наприклад, призначили зарплату працівнику), а потім вимірюють (оцінили, якою стала продуктивність праці). p> Кореляційна зв'язок - поняття більш вузьке, ніж стохастична зв'язок. Остання може відображатися не тільки в зміні середньої величини, а й у варіації одного ознаки в залежності від іншого, тобто будь-який інший характеристики варіації. Таким чином, кореляційний зв'язок є окремим випадком стохастичною зв'язку.
Прямі і зворотні зв'язки. Залежно від напрямку дії, функціональні та стахостіческого зв'язку можуть бути прямі і зворотні. При прямого зв'язку напрям зміни результативної ознаки збігаються з напрямом зміни ознаки-фактора, тобто із збільшенням факторного ознаки збільшується і результативний, і, навпаки, із зменшенням факторного ознаки зменшується і результативний ознака. В іншому випадку між розглянутими величинами існують зворотні зв'язки. Наприклад, чим вища кваліфікація робітника (розряд), тим вище рівень продуктивності праці - прямий зв'язок. А чим вище продуктивність праці, тим нижче собівартість одиниці продукції - зворотна зв'язок. Розглянемо, що являє собою ця значимість. Позначимо коефіцієнт детермінації, отриманий при виключенні з правої частини рівняння змінної. При цьому ми отримаємо зменшення пояснене дисперсії, на величину. Для оцінки значущості включення змінної використовується статистика, що має розподіл Фішера при нульовому теоретичному прирості. Взагалі, якщо з рівняння регресії виключаються змінних, статистикою значущості виключення буде. Покрокова процедура побудови моделі. Основним критерієм відбору аргументів має бути якісне уявлення про фактори, що впливають на залежну змінну, яку ми намагаємося змоделювати. Дуже добре реалізований процес побудови регресійної моделі: на машину перекладена значна частка труднощів у вирішенні цього завдання. Можливо побудова послідовне побудова моделі додаванням і видаленням блоків змінних. Але ми розглянемо тільки роботу з окремими змінними. Типово програма включає всі задані змінні.
Прямолінійні і криволінійні зв'язку. За аналітичного вираженню (формі) зв'язку можуть бути прямолінійними і криволінійними. При прямолінійною зв'язку із зростанням значення факторного ознаки відбувається безперервне зростання (чи убування) значень результативної ознаки. Математично така зв'язок представляється рівнянням прямої, а графічно - прямою лінією. Звідси її більш короткий назва - лінійна зв'язок. При криволінійних зв'язках із зростанням значення ...
