| |||||||
Главная
| Новости FX CLUB
| | |||||||
Поиск информации по сайту:
Пользовательского поиска
Регрессия прямолинейная
Представления о прямолинейной корреляционной связи занимают в математической статистике центральное теоретическое и методологическое положение. Если регрессия прямолинейная, то соответственно ее можно отразить уравнением прямой линии: у1= а + bх, где у1 – значения признака по линии регрессии, т. е. теоретические значения; а и b – параметры уравнения, при этом b называется "коэффициентом регрессии"; x – значения признака-фактора. При прямолинейной корреляционной зависимости коэффициент регрессии – показатель угла наклона (Y – ось ординат, X – ось абсцисс) линии регрессии, т. е. графически теоретическая линия будет отвечать значению тангенса найденного угла – отношению противолежащего катета (линия значений зависимого признака) к прилежащему катету (линия значений признака-фактора). Коэффициенты регрессии между двумя признаками (за исключением случая, когда коэффициент корреляции равен 1) не являются величинами обратными (при перемене "роли" признаков – меняя независимую переменную на зависимую переменную). Значение коэффициента регрессии отражает единицы измерения, в которых выражены коррелируемые признаки. Считается, что коэффициент корреляции и коэффициент регрессии связаны между собой в определенном отношении: by/x = ryx Qy Qx где by/x – коэффициент регрессии у по х; rух – коэффициент корреляции у и х; Qy и Qx – средние квадратические отклонения в рядах у и х. Продолжение >>> Коэффициент регрессии |
|||||||
Главная Софт Литература Читайте на сайте Контакты Copyright © 2007 fx-trader.ru |