Tiesinės daugialypės regresijos analizė


Įvadas. Teorinė dalis. Daugugialypes regresijos modelio samprata. Daugialypės tiesinės regresijos modelio koeficientu įvertinimas. Statinės išvados apie modelio koeficientus. Praktinė dalis. Duomenų aprašymas. Aprašomoji statistika. Daugialypės tiesinės regresijos modelis. Išvados. Literatūros sąrašas. Priedai. Priedas.

Regresija - tai atsitraukimas, atbulinis judesys, grįžiimas į ankstesnį vystymosi etapą.Tačiau paradoksalu tai, kad dažniausiai regresinės analizės paskirtis nieko bendro neturi su šiais regresijos sąvokos aiškinimais.(5)

Regresinėje analizėje tirsiu kaip telefono kaina eurais priklauso nuo :

Darbo uždaviniai : Atlikti regresinė analizę, suskaičiuoti koreliacijos koeficientus tarp priklausomo ir aiškinamųjų kintamųjų, įvertinti modelio parametrus ir iš gautų rezultatų nuspręsti, kuriuos aiškinamuosius kintamuosius verta palikti modelyje, naudojant modelio liekanas ir kitus kriterijus įvertinti modelio adekvatumą, padaryti išvadas.

Vienmatėje regresijoje nagrinėjama vieno priklausomo kintamojo - Y ir vieno nepriklausomo kintamojo - X priklausomybė. Nagrinėjant realius ekonominius procesus, dažnai neužtenka vienmatės regresijos modelio ir reikia nustatyti Y priklausomybę nuo m nepriklausomų (X1, X2,...,Xm, kur m > 1 ) kintamųjų. Kuo šių kintamųjų daugiau, tuo sunkiau sudaryti adekvatų modęlį, nes atsiranda papildomų tyrimo aspektų.

Daugialypį koreliacijos ryšį įvertina daugialypės regresijos modelis, kuris paprastai užrašomas taip:

  • Microsoft Word 122 KB
  • 2015 m.
  • Lietuvių
  • 22 puslapiai (3014 žodžiai)
  • Universitetas
  • Edvin
  • Tiesinės daugialypės regresijos analizė
    10 - 6 balsai (-ų)
Tiesinės daugialypės regresijos analizė. (2015 m. Gruodžio 15 d.). https://www.mokslobaze.lt/tiesines-daugialypes-regresijos-analize.html Peržiūrėta 2018 m. Balandžio 22 d. 13:46
×