Регрессионный анализ

Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет зависимость между исследуемыми переменными.

Последовательность этапов регрессионного анализа

Рассмотрим кратко этапы регрессионного анализа.

1.            Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений.

2.            Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных.

3.            Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель.

4.            Формулировка гипотезы о форме связи (простая или множественная, линейная или нелинейная).

5.            Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии)

6.            Оценка точности регрессионного анализа.

7.            Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов.

8.            Предсказание неизвестных значений зависимой переменной.

При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования и классификации. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Решение задачи классификации осуществляется таким образом: линия регрессии делит все множество объектов на два класса, и та часть множества, где значение функции больше нуля, принадлежит к одному классу, а та, где оно меньше нуля, - к другому классу.