Последовательность этапов регрессионного анализа
Рассмотрим кратко этапы регрессионного анализа.
- Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений.
- Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных.
- Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель.
- Формулировка гипотезы о форме связи (простая или множественная, линейная или нелинейная).
- Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии)
- Оценка точности регрессионного анализа.
- Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов.
- Предсказание неизвестных значений зависимой переменной.
При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования и классификации. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Решение задачи классификации осуществляется таким образом: линия регрессии делит все множество объектов на два класса, и та часть множества, где значение функции больше нуля, принадлежит к одному классу, а та, где оно меньше нуля, - к другому классу.
