Различные явления

Важной характеристикой корреляционной связи является линия регрессии - Эмпирическая в модели аналитического группировки и теоретическая в модели регрессионного анализа. Эмпирическая линия регрессии представлена групповыми средними результативного признака Регрессионный анализ каждая из которых относится к соответствующему интервала значений группировочного фактора Регрессионный анализ. Теоретическая линия регрессии описывается определенной функцией Регрессионный анализ которую называют уравнением регрессии. В отличие от эмпирической, теоретическая линия регрессии непрерывна. Так, считают, что масса взрослого человека в килограммах должна быть на 100 единиц меньше ее рост в сантиметрах. Если мужчина 175 см роста весит 68 кг, то ему по этому соотношению к нормальной массы не хватает 7 кг. Соотношение между массой и ростом можно записать в виде уравнения: Регрессионный анализ где Регрессионный анализ - Масса, Регрессионный анализ - Рост. Конечно, такая форма связи между массой и ростом человека слишком упрощена. На самом деле увеличение массы не строго пропорционально увеличению роста. Люди с определенным ростом имеют разную массу, однако в среднем с увеличением роста масса растет. Для точного отображения связи между этими признаками в уравнения следует ввести второй параметр, который был бы коэффициентом пропорциональности при Регрессионный анализ, есть Регрессионный анализ

Уравнения регрессии в таком виде описывает числовое соотношение вариации признаков Регрессионный анализ и Регрессионный анализ в среднем. Коэффициент пропорциональности при этом играет определяющую роль. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменяется Регрессионный анализ с изменением Регрессионный анализ на единицу. При прямой связи Регрессионный анализ - Величина положительная, при обратном - отрицательная.

Подавая Регрессионный анализ как функцию Регрессионный анализ, тем самым абстрагируются от множественности причин, искусственно упрощая механизм формирования вариации Регрессионный анализ.

Различные явления по-разному реагируют на изменение факторов. Для того чтобы отразить характерные особенности связи конкретных явлений, статистика использует различные по функциональному видом регрессионные уравнения. Если с изменением фактора Регрессионный анализ результат Регрессионный анализ сменяется более или менее равномерно, такая связь описывается линейной функцией Регрессионный анализ При неравномерном соотношении вариаций взаимосвязанных признаков (например, когда приросты значений Регрессионный анализ с изменением Регрессионный анализ ускоренные или замедленные или направление связи меняется), используют нелинейные регрессии, в частности:

foto_00042.jpg