Регрессионный и корреляционный анализ

Регрессионный и корреляционный анализ позволяет установить и оценить зависимость изучаемой случайной величины Y от одной или нескольких других величин X, и делать прогнозы значений Y. Параметр Y, значение которого нужно предсказывать, является зависимой переменной. Параметр X, значения которого нам известны заранее и который влияет на значения Y, называется независимой переменной. Например, X – величина затрат компании на рекламу своего товара, Y – объем продаж этого товара и т.д.

Корреляционная зависимость Y от X – это функциональная зависимость вида

,

где – среднее арифметическое (условное среднее) всех возможных значений параметра Y, которые соответствуют значению . Уравнение называется уравнением регрессии Y на X, функция – регрессией Y на X, а ее график – линией регрессии Y на X.

Основная задача регрессионного анализа – установление формы корреляционной связи, т.е. вида функции регрессии (линейная, квадратичная, показательная и т.д.).

Дата добавления: 2014-01-05