Капли для похудения OneTwoSlim

Регрессия: понятие, виды и уравнение

Регрессия: понятие, виды и уравнениеНебольшая статья, которая раскрывает понятие «регрессия» в доступной форме. Также уравнение регрессии и её виды: линейное, нелинейное, парная и множественная.
Регрессия... Многие из нас слышали это слово, но немногие знают, что же это такое на самом деле. Попробуем разобраться. Регрессия - это зависимость между определёнными переменными, с помощью которой можно спрогнозировать будущее поведение данных переменных. Причём, под переменными подразумеваются всевозможные периодические явления вплоть до человеческого поведения.

Уравнение регрессии



Зачастую, регрессия подаётся в виде простого уравнения, которое раскрывает зависимость и силу связи между двумя группами числовых переменных, одна из которых называется зависимой (эндогенной), а вторая - независимой (экзогенной или фактором). Если есть группа взаимосвязанных показателей, то зависимая переменная выбирается логическими размышлениями, а остальные выступают независимыми. То есть, если у нас есть расстояние между городами и затраты на путешествие, то вполне ясно, что затраты будут зависеть от расстояния. Уравнения бывают двух видов: линейные и нелинейные (это уже чистая математика). Стоит рассмотреть каждый из видов.

Линейное уравнение



Линейное уравнение иллюстрирует строго линейную связь между переменными, то есть в нём отсутствуют степени, дроби, тригонометрические функции. Решается стандартными математическими способами.

Нелинейное уравнение



Логично предположить, что в нелинейный класс уравнений входит всё то, что не вошло в линейный. Решаются такие уравнения сведением к линейному типу, а дальше – по накатанной дорожке.

Виды регрессии


Регрессия бывает двух видов: парная (линейная и нелинейная) и множественная (линейная и нелинейная). Разница между ними в виде уравнения и количестве независимых переменных. Логично, что парная регрессия - это когда одна зависимая переменная и одна независимая, в множественной - независимых переменных несколько. В природе имеет место исключительно множественная регрессия, так как нельзя ограничить внешнее влияние на какое-то явление строго одним фактором. Рассмотрим оба вида регрессий детальнее.

Парная регрессия



Парная (её ещё называют двухфакторной) модель проста в использовании, так как у нас всего две переменные: эндогенная и экзогенная, а значит будет просто решить уравнение и провести анализ. А это значит, что и применять на практике такую модель очень легко.

Множественная регрессия



Множественная (многофакторная) модель намного сложнее, так как мы имеем уравнение с большим количеством переменных, для решения которого существуют определённые математические способы (метод наименьших квадратов например).

Итоги

Немного разобравшись в этой теме, приходишь к выводу, что регрессия очень необходимое понятие, помогающее предугадать поведение многих явлений. Его используют в экономике, психологии, химии, биологии, метеорологии и во многих других науках, причём существует множество программ, которые проводят все необходимые расчёты автоматически и сами выводят результаты и графики для анализа. Пользователю остаётся только считать результаты и правильно расшифровать их. А уж найти им применение вообще не проблема. Поэтому, я считаю, что необходимо иметь хотя бы малейшее понятие о том, что же такое эта пресловутая регрессия и где её использовать.
Автор: редакция TutKnow.ru | Фото: TutKnow.ru
Похожие статьи:
Комментарии (2):
  1. Александра   8 августа 2013 10:04


    Очень доступно, спасибо!
    Можно продолжить с примерами, будет очень интересно почитать)
    Цитировать Ответить
    Нравится1
  2. anonim   15 января 2014 20:13


    Спасибо большое! winked
    Цитировать Ответить
    Нравится0
Добавление комментария
Все комментарии проходят модерацию: не пишите спам, ссылки в тексте. Все оскорбления и комментарии с нецензурной лексикой будут удаляться.

Внимание: мы ничем не торгуем, мы не интернет-магазин! Не пишите комментарии по поводу отмены заказа, вопросы по оплате и прочие жалобы - мы ничего не продаем и ни с кем по продажам не сотрудничаем!
Имя:*
E-Mail:
Комментарий:
Если вы не робот, то подтвердите это: *