A regressziós elemzés számos észrevételt master adatbázis használatára vonatkozó matematikai statisztika regressziós kapcsolatokat funkció kifejezést a függő változó és a független változók (úgynevezett regressziós egyenlet). A regressziós elemzés nem használható elemzése és értékelése a projekt kockázatát.
Besorolás
Regresszióanalízis, ha csak kísérlet, melyben az okság függő és egy független változó, úgynevezett regressziós elemzés, ok-okozati összefüggés, ha a függő változó és a kutatás két vagy több független változó, az úgynevezett többváltozós regresszió analízis. Ezen túlmenően, regressziós analízis, és az alapján önálló leírt expressziós funkció közötti okozati összefüggést változók és a függő változó lineáris vagy nemlineáris, osztva a lineáris és nemlineáris regresszió analízis regressziós analízissel. A lineáris regressziós elemzés általában a legalapvetőbb elemzési módszert, nemlineáris regresszió problémák igénybe vehetik a matematikai módszerek lineáris regressziós probléma kezelése. A regressziós elemzés használata regressziós analízis megjósolni, változásai alapján egy vagy egy csoport független változók megjósolni a jövőbeni értéke valószínűségi változó van korreláció. Regresszióanalízis kell létrehozni regressziós egyenletek kapcsolatot leíró változók közötti kapcsolatban. Szerint a független változók száma, ami lehet egy regresszió, többváltozós regressziós lehet. Attól függően, hogy milyen jellegű a kutatási kérdés, amely lehet lineáris regresszió, nemlineáris regresszió lehet. Nemlineáris regressziós egyenlet általában úgy kezelik, mint a lineáris regressziós egyenlet matematikai módszerekkel.Alkalmazás
Közötti korreláció a társadalmi-gazdasági jelenségek gyakran nehéz leírni bizonyossággal funkcióval, ezek többnyire véletlenszerű, a statisztikai megfigyelés, hogy mely törvényeket. A regressziós elemzés fontos módszere statisztikai elv közötti korreláció valószínűségi változók leírása.
Kiszámításakor a logisztikai, a regressziós analízis a következő képlet segítségével:
y = a bx
b = Σxy-n · ΣxΣy / [Σx & Sup2-n · (Σx) és Sup2];
a = Σy-b · Σx / n
|
