Метод пошаговой регрессии - Построение модели множественной регрессии

Регрессионный анализ является одним из наиболее распространенных методов анализа данных. Однако, в ряде случаев, простой линейный регрессионный анализ может быть неэффективным при анализе больших объемов исходных данных. В таких случаях может пригодиться пошаговая регрессия.

Множественная линейная регрессия

Линейная регрессия отвечает на простой вопрос: можете ли вы измерить точную связь между одной целевой переменной и набором предикторов? Уравнение это перехват. Если x равно 0, y будет равен пересечению, 4. Он показывает, в какой пропорции изменяется y при изменении x.

На любой экономический показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов. Например, спрос на некоторое благо определяется не только ценой данного блага, но и ценами на замещающие и дополняющие блага, доходом потребителей и многими другими факторами. В настоящее время множественная регрессия — один из наиболее распространенных методов в эконометрике.

Множественная линейная регрессия - выраженная в виде прямой зависимость среднего значения величины Y от двух или более других величин X 1 , X 2 , Величину Y принято называть зависимой или результирующей переменной, а величины X 1 , X 2 , Более подробно суть линейной регрессии изложена на уроке Парная линейная регрессия. Задачи регрессионного анализа. В случае множественной линейной регрессии зависимость результирующей переменной одновременно от нескольких объясняющих переменных описывает уравнение или модель. Коэффициенты модели множественной линейной регресии, так же, как и для парной линейной регрессии, находят при помощи метода наименьших квадратов.

Похожие статьи

• Как вкусно приготовить свинину в духовке с - Свинина с грибами в духовке пошаговый рецепт с фото. Ка
• Игры на xbox 360 пошаговые - Xbox 360
• Ряженка в мультиварке поларис рецепты пошагово
• Лепешки с луком на сковороде рецепт пошагово в домашних условиях