Регрессионный анализ. Критерии проверки достоверности гипотезы о виде уравнения регрессии

Тест на внимательность. Сколько цветов на картинке? 1, 2, или 3?

Проверить ответ


     Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным (см. Регрессия). Цель Р. а. состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии. При изучении связи между двумя величинами по результатам наблюдений (x1, y1), ..., (xn, yn) в соответствии с теорией регрессии предполагается, что одна из них Y имеет некоторое распределение вероятностей при фиксированном значении х другой, так что

         Е(Y | х) = g(x, β) и D(Y | х) = σ2h2(x),

        где β обозначает совокупность неизвестных параметров, определяющих функцию g(х), a h(x) есть известная функция х (в частности, тождественно равная 1). Выбор модели регрессии определяется предположениями о форме зависимости g(х, β) от х и β. Наиболее естественной с точки зрения единого метода оценки неизвестных параметров β является модель регрессии, линейная относительно β:

         g(x, β) = β0g0(x) + ... + βkgk(x).


Предыдущие материалы: Следующие материалы: