Rigressjoni lineari

analiżi ta 'rigressjoni jistgħu jiġu miżjuda mal-metodi statistiċi ta' studju tar-relazzjoni bejn varjabbli speċifiċi (dipendenti u indipendenti). F'dan il-każ, il-varjabbli indipendenti huma msejħa "kovarjanti" u dipendenti - "criterial". Meta jagħmlu analiżi ta 'rigressjoni lineari rappreżentazzjoni varjabbli dipendenti tieħu l-forma ta' skala intervall. Hemm probabbiltà tal-preżenza ta 'relazzjonijiet mhux lineari bejn il-varjanti relatati mal-iskala intervall, iżda din il-problema diġà ġiet solvuta permezz ta' metodi ta rigressjoni mhux lineari, li mhijiex is-suġġett ta 'dan l-artikolu.

rigressjoni lineari kien użat pjuttost b'suċċess kif fil-kalkoli matematiċi, u fi studji ekonomiċi bbażati fuq dejta statistika.

Sabiex jikkunsidraw dan rigressjoni aktar. Mill-perspettiva tal-metodu matematiku li jiddetermina r-relazzjoni lineari bejn xi varjabbli rigressjoni lineari jista 'jiġi rappreżentat bħala formula: y = a + bx. Għal spjegazzjoni ta 'din il-formula tista' tinstab fi kwalunkwe textbook fuq ekonometrika.

Meta jkunu qed jespandu n-numru ta 'osservazzjoni (sa numru n-th ta' drabi) miksub permezz ta 'rigressjoni lineari sempliċi, rappreżentat minn formula:

yi = A + BXI + ei,

fejn ei - indipendenti, distribwiti b'mod identiku, varjabbli każwali.

F'dan l-artikolu nixtieq li tagħti aktar attenzjoni għal dan il-kunċett mil-lat tal tbassir-prezz futur ibbażata fuq data preċedenti. F'dan il-qasam, nistmaw rigressjoni lineari hija attivament jużaw il-metodu ta 'least squares, li jgħin biex jibni l-"l-aktar adatt" linja dritta permezz ta' ċertu numru ta 'valuri ta' punti tal-prezz. -Data mogħtija użati mill-punt tal-prezz, li jfisser għolja, baxxa, għeluq jew il-ftuħ, u l-medja ta 'dawn il-valuri (eż, is-somma ta' l-massimu u minimu diviż bi tnejn). Ukoll, din id-data qabel jibnu linja xierqa jistgħu jiġu mwittija arbitrarju.

Kif imsemmi hawn fuq, rigressjoni lineari spiss jintuża mill-analisti biex jiddeterminaw tendenza fuq il-bażi ta 'prezz u l-ħin. F'dan il-każ, l-inklinazzjoni tal-indikatur rigressjoni se jiddetermina l-kobor tal-bidliet fil-prezzijiet għal kull unità ta 'ħin. Waħda mill-kundizzjonijiet għad-deċiżjoni korretta jużaw dan l-indikatur huwa l-użu ta 'ġeneratur tas-sinjal, wara l-tendenza ta' rigressjoni inklinazzjoni. Jekk inklinazzjoni pożittiva (jogħlew rigressjoni lineari) xiri isir jekk ir-valur tal-indikatur huwa akbar minn żero. Matul l-inklinazzjoni negattiv (tonqos rigressjoni) għall-bejgħ għandu jkun mill-valuri negattivi tal-indikatur (inqas minn żero).

Kif użat fid-determinazzjoni tal-aħjar linja li tikkorrispondi għal ċertu numru ta 'punti tal-prezzijiet, il-metodu' least squares jimplika li l-algoritmu li ġejja:

- hija l-espressjoni totali tad-differenza ta 'kwadri ta' prezzijiet u l-linja ta 'rigressjoni;

- huwa l-proporzjon ta 'din is-somma u n-numru ta' bars fil-medda ta 'serje ta' data rigressjoni;

- fuq ir-riżultat maħdum għerq kwadrat, li jikkorrispondi għall-devjazzjoni standard.

Sempliċi lineari rigressjoni Ekwazzjoni għandha l-mudell:

y (x) = f (x) ^,

fejn - karatteristiċi produttivi ippreżenta l-varjabbli dipendenti;

x - spjegazzjoni jew varjabbli indipendenti;

^ Tindika-nuqqas ta 'stretta relazzjoni funzjonali bejn il-x varjabbli xuy. Għalhekk, f'kull każ partikolari, il-y varjabbli tista 'tikkonsisti minn dawn it-termini:

y = YX + ε,

fejn - id-data tar-riżultati attwali;

UH - data tar-riżultati teoretiċi determinati mill-soluzzjoni l-ekwazzjoni ta 'rigressjoni ;

ε - varjabbli każwali li tikkaratterizza d-devjazzjoni bejn il-valur attwali u l teoretika.