Як усули асосии оморӣ барои таҳлили маълумоти миқдорӣ
Модулҳои regression Linear барои нишон додан ё пешгӯи муносибати байни ду вариант ё омилҳо истифода бурда мешавад . Ин омиле, ки пешгӯи карда мешавад (омиле, ки барои оксидҳо барои ҳалли ) даъват шудааст тағйирёбии вобастагӣ. Омилҳое, ки барои пешгӯи кардани арзиши тағйирёбандаи вобастагӣ истифода мешаванд, тағйирёбии мустақил номида мешаванд.
Маълумоти хуб на ҳамеша ҳикояи пурраи нақлро медиҳад. Таҳлили реагентӣ одатан дар тадқиқот истифода мешавад, зеро он муайян мекунад, ки байни ҳам омехта байни ҳам омехта вуҷуд дорад.
Аммо робитаҳо ҳамон сабабест, ки сабабгори он нестанд . Ҳатто як хат дар реҷаи хаттии соддае, ки ба нуқтаи иттилооти дуруст мувофиқат мекунад, метавонад дар бораи муносибати сабаб ва таъсири манфии чизи муқарраршударо ҳеҷ чиз нагӯяд.
Дар реҷаи соддаи содда, ҳар як мушоҳида аз ду арзиш иборат аст. Яке аз арзишҳо барои вобастагии вобасташуда ва як арзиш барои тағйирёбандаи мустақил аст.
- Таҳлили оддии рентативии реэрсиализатсия Соддатарин шакли таҳлили regression аз тағйирёбии вобастагӣ ва як тағйироти мустақил истифода мебарад. Дар ин намунаи оддӣ , хати рост ба муносибати байни вобастагии вобасташуда ва тағйирёбии мустақил тақвият дода мешавад.
- Таҳлили Multiple Regression Вақте ки ду ё зиёда тағйирдиҳандаи мустақил дар таҳлили regression истифода мешаванд, модели дигар як усули оддӣ нест.
Модели оддии рентгенӣ
Модели regression linear гипервиса чунин аст: y = ( β 0 + β 1 + Ε
Бо конвенсияи математикӣ, ду омиле, ки дар таҳлили соддагардонии гипотеза ҷойгир шудаанд, x ва y таъин карда мешаванд .
Натиҷае, ки мефаҳмонад, ки чӣ тавр y ба x вобаста аст, ҳамчун модели regression маълум аст. Модели regression linear низ дорои калимаи хатоиест , ки аз ҷониби Ε , ё почтаи юнонии epsilon тасвир шудааст. Истилоҳи хатогӣ барои ҳисоботдиҳӣ дар муқоиса бо y , ки муносибати дурустро байни x ва y шарҳ дода наметавонад .
Ҳамчунин, параметрҳое, ки аҳолиро омӯхтаанд, низ мавҷуданд. Ин параметрҳои модели , ки бо ( β 0 + β 1x) муаррифӣ мешаванд.
Модели оддии рентгенӣ
Натиҷаҳои оддии ресурсҳои рентгенӣ инҳоянд: Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
Натиҷаи реантизатсияи гиперматурӣ ҳамчун хати рост ба ҳисоб меравад.
( β 0 ин монеъ аз хатти regression аст.
β 1 нишебӣ аст.
Ε ( y ) арзиши миёнаҳол ё назарраси y ба арзиши додашудаи x .
Хати реҷа метавонад муносибати дурусти муносиб, муносибати мантиқии муносиб ё ягон робитаро нишон диҳад. Агар хати рамзӣ дар рефлекси гиперматнии оддӣ ҷойгир бошад (напӯшед), байни ду тағйирёбӣ муносиб нест. Агар хатти regression бо боло аз поёни сатр дар механизмҳои ҷудокунӣ (меҳвари) график зиёдтар бошад, ва охири болоии хати рост ба чапи графикӣ, ки аз x-ро қатъ кардан . Агар хатти regression бо поёни сатри болоии хати дар пункти ( y ) графикии y сар шавад, ва охири поёни сатр поёнтар ба майдони графикӣ рост меояд, ки ба x-ро ишора мекунад (механикии муносибати мантиқӣ).
Нишондиҳандаи баробархати рентгенӣ
Агар параметрҳои аҳамияти аҳолӣ маълум бошанд, ин усули реаксияҳои оддии рентгенӣ (дар поён овардашуда) метавонад барои ҳисоб кардани арзиши миёнаи y барои арзиши маълуми x бошад .
Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
Бо вуҷуди ин, дар амал, арзишҳои параметрӣ маълум нест, ки онҳо бояд бо истифодаи маълумот аз намунаи аҳолӣ ҳисоб карда шаванд. Параметрҳои аҳолӣ бо истифода аз омори расмӣ ҳисоб карда мешаванд . Омори оморӣ бо 0 + b нишон дода шудааст . Вақте ки омори расмӣ барои параметрҳои аҳолӣ иваз карда мешавад, муодилаи бақияи тақриз ташкил карда мешавад.
Нишондиҳандаи қимати қимор дар поён нишон дода шудааст.
( ² ) = ( β 0 + β 1 x
(а) ишора шудааст.
Графикаи муодили сенарияи оддии гипотеза ба хати ретранслятсия ном дорад.
Б- 0 ин тафтишот мебошад.
Б1 якбора аст.
∂ ) арзиши анидаи y ба арзиши додашудаи x .
Эзоњи муњим : Тањлили реагентї барои муќоиса кардани муносибатњои сабаб ва эфирии байни таѓйирёбандањо истифода намешавад. Таҳлили реҷа метавонад, нишон диҳад , ки чӣ гуна тағйиротҳо вобастаанд ё ба андозае, ки ба тағйирёбандаҳо вобастаанд .
Дар чунин ҳолат, таҳлили regression мефаҳмонад, ки муносибатҳои самарабахше, ки таҳқиқгари донишбунёдро бо назардошти назарияш такмил медиҳад .
Ҳамчунин маълум аст, ки: regression bivariate, таҳлили regression
Намунаҳо: Унсурҳои Асбобҳои Миёнаравӣ барои омӯхтани маълумоти намунавӣ барои омӯхтани арзиши тақрибии қимати қувваи барқ. Усули Лоуренсҳо аз ҷониби Карл Фридрих Гейсс, ки дар соли 1777 таваллуд шудааст ва соли 1855 фавтидааст, пешниҳод карда шудааст.
Манбаъҳо:
Андерсон, DR, Sweeney, DJ ва Вильямс, TA (2003). Асосҳои омор барои тиҷорат ва иқтисод (3-юм.) Мейсон, Огайо: Кўлоб, Томсинг Омӯзиш.
______. (2010). Эзоҳ: Таҳлили реҷа. MIT News.
McIntyre, Л. (1994). Истифодаи маълумотҳои сигор барои муаррифӣ ба реҷаи бисёрзанӣ. Маҷмӯи маълумотҳои оморӣ, 2 (1).
Менденхалл, В. ва Сincich, T. (1992). Омори муҳандисӣ ва илмҳо (3-юми декаб.), Ню-Йорк, NY: Dellen Publishing Co.
Панченко, Д. 18.443 Маълумот барои дархостҳо, гумшудаи 2006, Бахши 14, Regression Simple Linear. (Институти технологияи Массачусетс: MIT OpenCourseWare)