REGRESSION ANALYSIS LÀ GÌ

  -  

Phân tích hồi quy (regression analysis) là chuyên môn thống kê dùng làm ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp tác dụng quan tiếp giáp của biến nhờ vào và phát triển thành độc lập.

Bạn đang xem: Regression analysis là gì


Phân tích hồi quy (regression analysis) là nghệ thuật thống kê dùng để làm ước lượng phương trình tương xứng nhất với các tập hợp hiệu quả quan sát của biến phụ thuộc và biến hóa độc lập. Nó được cho phép đạt được kết quả ước lượng rất tốt về mọt quan hệ chân thực giữa những biến số. Từ bỏ phương trình mong lượng được này, người ta rất có thể dự báo về biến phụ thuộc (chưa biết) phụ thuộc vào giá trị đến trước của biến hòa bình (đã biết).

Hãy mang ví dụ đơn giản nhất về một phương trình tuyến với một biến chủ quyền và một trở thành phụ thuộc, chẳng hạn thu nhập thực hiện và túi tiền cho tiêu dùng. Vấn đề đặt ra là phải vẽ được con đường thẳng phù hợp nhất với tập hợp số liệu bao hàm các cặp tác dụng quan giáp về thu nhập cá nhân (Y) và chi tiêu và sử dụng (C).

Hình trên biểu thị tập vừa lòng các tác dụng quan sát như vậy dưới dạng vật dụng thị và họ phải kiếm tìm phương trình của mặt đường thẳng đó với đk nó tương xứng nhất với số lượng mà chúng ta thu thập được, vày một đường như vậy sẽ đem lại công dụng dự báo tốt nhất có thể cho đổi thay phụ thuộc. Đường thẳng tương xứng nhất cùng với số liệu buộc phải được lựa chọn làm sao để cho giá trị của tổng bình phương các độ lệch (khoảng cách) theo phương thẳng đứng giữa những điểm và con đường thẳng là nhỏ tuổi nhất. Phương pháp bình phương nhỏ nhất thường thì này được ứng dụng trong hầu như các so với hồi quy. Tính cân xứng của mặt đường hồi quy với các hiệu quả quan tiếp giáp mẫu được phản ảnh bằng hệ số tương quan.

Đồ thị sinh hoạt hình trên hoàn toàn có thể mô tả bởi phương trình đường tính gồm dạng:

C = C¯ + cY

trong kia C¯ và c là hệ số của phương trình - số lượng ước tính dựa trên những quan sát hiếm hoi rút ra từ các tham số sống động tế của tổng thể. Các hẳng số C¯ cùng c thu được bằng cách thức bình phương bé dại nhất thông thường này được điện thoại tư vấn là thông số hồi quy ước lượng được. Khi đã có mức giá trị bằng số của chúng, bạn ta sử dụng chúng để tham gia báo quý hiếm của biến phụ thuộc C khi biết giá trị của biến độc lập Y.

Xem thêm: Top 12 Game Kinh Dị Nhật Bản Đáng Sợ Nhất Nên Chơi Trong Đêm

Ví dụ, nếu thông số hồi quy mong lượng được của C¯ với c theo thứ tự là 500 với 0.7, phương trình hồi quy đang là C = 500 + 0.7Y, và chúng ta có thể suy ra rằng, trường hợp thu nhập bởi 10 000 đồng, mức ngân sách cho tiêu dùng sẽ bằng :

C = 500 + 0.7Y = 500 + 0.7 x 10000 = 7500

Hệ số hồi quy phản ánh độ dốc của mặt đường hồi quy con đường tính c có chân thành và ý nghĩa đặc biệt đặc biệt trong kinh tế tài chính học, vị nó cho biết thêm sự đổi khác của biến dựa vào - trong trường vừa lòng này là biến chi tiêu và sử dụng - khi bao gồm sự biến đổi bằng một đơn vị của biến độc lập - trong trường vừa lòng này là thu nhập. Ví dụ, giá trị của c bởi 0.7 cho thấy người tiêu dùng sẽ bỏ ra 70% các khoản thu nhập sử dụng tăng thêm cho mục tiêu tiêu dùng.

Phương trình hồi quy không mang đến dự báo đúng chuẩn về biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến đổi độc lập. Lý do là những hệ số hồi quy cầu lượng được từ hiệu quả quan liền kề mẫu chỉ là con số ước lượng rất tốt cho những tham số chân thật của tổng thể, vày vậy chúng dựa vào vào những đổi thay thiên ngẫu nhiên. Kết quả là gồm thể thiết lập cấu hình một phân phối tất cả điều kiện khiến cho các giá trị có chức năng xuất hiện của biến nhờ vào C vì phương trình hồi quy dự báo cho 1 giá trị mang đến trước của biến tự do Y. Độ lệch tiêu chuẩn chỉnh của trưng bày có đk này là chỉ báo về các giới hạn mà họ hy vọng rằng chỉ tiêu cho chi tiêu và sử dụng sẽ lâm vào tình thế đó với cùng một mức thu nhập cá nhân cho trước. Sự việc này được đề đạt trong đại lượng thống kê có tên là không nên số chuẩn của ước lượng - đại lượng biểu lộ các giới hạn ước lượng được nhưng mà trong đó họ hy vọng C đã rời vào với cùng một Y cho trước và một xác suất cho trước, ví dụ điển hình 0.95 với 500, lúc đó chúng ta cũng có thể tin tưởng rằng trong 95% ngôi trường hợp, nút tiêu dùng chân thực tính đến mức các khoản thu nhập 10000 đồng đang nằm trong vòng 7500đ - 500 cùng 7500đ + 500

Để xác thực tính chấ không tuyệt đối của toàn bộ các phương trình hồi quy ước lượng được dựa vào một chủng loại khi xác minh mối quan hệ chân thực trong tổng thể, phương trình hồi quy thường xuyên được viết thành:

C = C¯ + cYd + e

tức được bổ sung cập nhật thêm biểu thức biểu lộ phần dư hoặc không đúng số e nhằm phản ánh ảnh hưởng tác động phụ thêm của việc biến thiên tự nhiên và phần đông tác động của các biến số hòa bình khác, ví dụ lãi suất của tín dụng chi tiêu và sử dụng - yếu tố tác động đến chi tiêu cho tiêu dùng, tuy vậy không được thể hiện rõ vào phương trình hồi quy.

Khi suy nghĩ rằng chưa hẳn chỉ bao gồm một phát triển thành số hòa bình tác động táo tợn tới biến chuyển số phụ thuộc, người ta sử dụng phương thức hồi quy con đường tính bội. Chuyên môn này bao gồm việc cấu hình thiết lập một phương trình hồi quy bội gồm hai hoặc nhiều đổi mới độc lập. Chẳng hạn:

C = C¯ + bY + di + e

trong kia i là lãi suất vay của tín dụng chi tiêu và sử dụng và d là hệ số bội quy bổ sung gắn với đổi mới độc lập bổ sung cập nhật i. Câu hỏi ước lượng phương trình hồi quy bội bằng cách thức bình phương bé dại nhất thông thường làm mang đến đồ thị trong không gian ba chiều phù hợp với các hiệu quả quan giáp mẫu và có thể được áp dụng để mong lượng cực hiếm của ba hệ số hồi quy C¯, c cùng d vào phương trình trên.

Xem thêm: Get Bắn Trứng Khủng Long 4+, Ban Trung Khung Long Co Dien : Apps & Games

Khi những mối tình dục cơ phiên bản giữa những đổi thay số tự do và dựa vào không cần tuyến tính (phi tuyến), phương thức hồi quy tuyến đường tính không áp dụng được. Mặc dù nhiên, những mối quan liêu hệ gồm dạng cong (phi tuyến) hoàn toàn có thể chuyển thành quan liêu hệ tuyến đường tính bằng phương pháp sử dụng logarit tự nhiên và thoải mái của các biến số, qua đó khiến cho chúng tuân theo phương pháp phân tích hồi quy đường tính.

(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, từ điển tài chính học, Đại học kinh tế Quốc dân)