тистичний метод дослідження залежності випадкової величини у від змінних (аргументів) хj ( j = 1, 2, ..., k), що розглядаються в регресійному аналізі як невипадкові величини незалежно від істинного закону розподілу xj.
Цілі регресійного аналізу:
В· Визначення ступеня детермінованості варіації критеріальною (залежної) змінної предикторами (незалежними змінними)
В· Передбачення значення залежної змінної за допомогою незалежної (-их)
В· Визначення внеску окремих незалежних змінних в варіацію залежної.
Регресійний аналіз не можна використовувати для визначення наявності зв'язку між змінними, оскільки наявність такого зв'язку і є передумова для застосування аналізу.
Лінійна регресія:
В
де ? i - коефіцієнти моделі;
у j , х ij - відповідно значення j-й функції (залежною змінною) і i-й незалежної змінної;
? j - випадкова помилка;
n - число незалежних змінних в моделі (у ряді випадків покладається, що ? i - вільний член і х 0j = 1).
У векторному вигляді ця модель записується так:
В
де вектор Y T = (у 1. у 2 ... у n ) і вектор ? T = (? 1, ? 2 ... ? n ) - відповідно вектори значень залежної змінної і коефіцієнтів моделі, матриця
порядку (nЧM);
В
матриця незалежних змінних;
? T = (? 1, ? 2 , ..? n ) - век...
