Utilisez le terme régression multipleanalyse a commencé Pearson (Pearson) dans ses œuvres, remontant à 1908. Il l'a décrit sur l'exemple du travail d'un agent vendant de l'immobilier. Dans ses notes sur les maisons spécialiste du commerce a mené compte d'un large éventail de données de base de chaque structure individuelle. Les résultats de l'enchère ont permis de déterminer quel facteur avait le plus d'impact sur le prix de la transaction.
L'analyse d'un grand nombre de transactions a donné des résultats intéressantsrésultats Le coût final a été influencé par de nombreux facteurs, conduisant parfois à des conclusions paradoxales et même à des «émissions» évidentes, lorsqu'une maison à fort potentiel initial a été vendue à un prix plancher.
Un deuxième exemple d'application d'une telle analyseLe travail d'un spécialiste des ressources humaines lui a été confié, qui a été chargé de déterminer la rémunération des employés. La complexité de la tâche consistait dans le fait qu'il n'était pas nécessaire de distribuer un montant fixe à tout le monde, mais une stricte conformité de sa valeur avec un travail spécifiquement exécuté. L'émergence d'une multitude de problèmes qui ont une solution pratiquement similaire nécessiterait une étude plus détaillée au niveau mathématique.
En statistique mathématique un lieu essentiela été affecté à la section "analyse de régression", il a combiné les méthodes pratiques utilisées pour étudier les dépendances qui relèvent du concept de régression. Ces relations sont observées entre les données obtenues au cours des études statistiques.
Analyse de régression parmi l'ensemble des résolusles tâches principales lui-même fixé trois objectifs: l'identification de l'équation de régression de la forme générale; construction d'estimations de paramètres inconnus, qui sont inclus dans l'équation de régression; vérifier les hypothèses de régression statistique. Au cours de l'étude de la relation qui se produit entre une paire de valeurs obtenues à partir des observations expérimentales et le nombre de composants (plusieurs) type (x1, y1), ..., (xn, yn), sur la base de la position de la théorie de la régression et suggèrent que pour une seule valeur y il y a une certaine distribution de probabilité, en dépit du fait qu'un autre X reste fixe.
Le résultat de Y dépend de la valeur de la variable X,cette dépendance peut être déterminée par diverses régularités, tandis que la précision des résultats obtenus est influencée par la nature des observations et le but de l'analyse. Le modèle expérimental repose sur certaines hypothèses simplistes mais plausibles. La condition principale est que le paramètre X est une quantité contrôlée. Ses valeurs sont définies avant le début de l'expérience.
Si l'expérience utilise de la vapeurLes valeurs XY non contrôlées, puis l'analyse de régression est effectuée de la même manière, mais pour interpréter les résultats, au cours de laquelle la relation des variables aléatoires étudiées est étudiée, les méthodes d'analyse de corrélation sont appliquées. Les méthodes de statistiques mathématiques ne sont pas un sujet abstrait. Ils trouvent leur application dans la vie dans les sphères les plus diverses de l'activité humaine.
Dans la littérature scientifique pour déterminer ce qui précèdeCette méthode a trouvé un large usage du terme analyse de régression linéaire. Pour la variable X, le terme régresseur ou prédicteur est utilisé, et les variables Y dépendantes sont également appelées critères. Dans cette terminologie, seule la dépendance mathématique des variables est reflétée, mais pas une relation causale.
L'analyse de régression sert le plusune méthode commune qui est utilisée dans le traitement des résultats de diverses observations. Les dépendances physiques et biologiques sont étudiées en utilisant les moyens de cette méthode, elle est mise en œuvre à la fois dans l'économie et dans la technologie. De nombreux autres domaines utilisent des modèles d'analyse de régression. L'analyse de la dispersion, la planification des expériences, l'analyse statistique multivariée travaillent en étroite collaboration avec cette méthode d'étude.
