Множественная регрессия

Множественная регрессия – изучение связи между тремя и более связанными между признаками.

Построение моделей множеств регрессии состоит из следующих этапов:

1) выбор формы связи (уравнения регрессии);

2) отбор факторных признаков;

3) обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных оценок.

Выбор уравнения регрессии затрудняется тем, что, используя математический аппарат, теоретически зависимость между признаками может быть выражена большим числом разных функций.

Более приемлемым способом определения вида исходного уравнения является метод перебора разных уравнений.

Все реальные зависимости можно описать, используя следующие

5 типов моделей [5]:

1) линейная:

2) степенная:

3) показательная:

4) параболическая:

5) гиперболическая:

Наиболее простым видом уравнения множественной регрессии является линейное уравнение с двумя неизвестными переменными:

Параметры уравнения множественной регрессии определяются методом наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений.