Kurs ishi rejasi: Kirish Regressiya haqida

Kurs ishi rejasi:
1.Kirish
2. Regressiya haqida ………………
3.Regressiya turlari………
4. Chiziqli regressiya ….…
5. Statistik ma’lumotlarni qayta ishlash….
6. Informativ parametrlarning majmuasini yaratishning koeffisent korreliyasiya usuli…
7. Matematik modellashtirishning regressiya usuli……………………………………………
8. Model adekvatligini aniqlash va uning grafigini yaratish……………………………
9. Hulosa……………………………………..
10. Qo’llanilgan adabiyotlar…………………
11. Ilova


Kirish

Regressiya (lotincha: regressio — qaytish, chekinish) (geologiyada) — dengizning chekinishi. Regressiya tektonik tebranma harakat, yaʼni quruklikning koʻtarilishi, okean tubining choʻkishi hamda iqlimning oʻzgarishi (qurishi) natijasida roʻy beradi. Regressiyada dengiz suvi chekinib, quruqlik maydoni kengayadi. Yotqizikdarning tagida mayda zarrali jinslar (giltosh, ohaktosh va boshqa,) yuqoriroq qismida yirik boʻlakli jinslar (gravelit, konglomerat va boshqalar) joylashuvi shu hududda regressiv harakat yuz berganidan dalolat beradi. Regressiya bir necha marta qaytarilishi mumkin.

Regressiya koeffitsientlari. Regressiya chiziqlari
O'qish davomida talabalar ko'pincha turli xil tenglamalarga duch kelishadi. Ulardan biri - regressiya tenglamasi - bu maqolada muhokama qilinadi. Ushbu turdagi tenglama matematik parametrlar orasidagi bog'lanish xususiyatlarini tavsiflash uchun maxsus qo'llaniladi. Bu ko'rinish tenglik statistika va ekonometriyada qo'llaniladi.
Regressiyani aniqlash
Matematikada regressiya ma'lumotlar to'plamining o'rtacha qiymatining boshqa miqdorning qiymatlariga bog'liqligini tavsiflovchi ma'lum miqdorni anglatadi. Regressiya tenglamasi ma'lum bir xususiyatning funktsiyasi sifatida boshqa xususiyatning o'rtacha qiymatini ko'rsatadi. Regressiya funktsiyasi oddiy tenglama y = x, bunda y bog'liq o'zgaruvchi, x esa mustaqil (atribut-omil). Aslida, regressiya y = f (x) shaklida ifodalanadi.
O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning turlari qanday
Umuman olganda, munosabatlarning ikki qarama-qarshi turi mavjud: korrelyatsiya va regressiya.Birinchisi, shartli o'zgaruvchilarning tengligi bilan tavsiflanadi. Bunday holda, qaysi o'zgaruvchining boshqasiga bog'liqligi aniq ma'lum emas.
Agar o'zgaruvchilar o'rtasida tenglik bo'lmasa va shartlar qaysi o'zgaruvchining tushuntirish va qaysi bog'liqligini aytsa, ikkinchi turdagi munosabatlar mavjudligi haqida gapirish mumkin. Chiziqli regressiya tenglamasini qurish uchun qanday turdagi munosabatlar kuzatilayotganligini aniqlash kerak bo'ladi.
Regressiya turlari
Bugungi kunda regressiyaning 7 xil turi mavjud: giperbolik, chiziqli, ko'p, chiziqli bo'lmagan, juftlangan, teskari, logarifmik chiziqli.

Teskari va juftlashgan regressiyalar

Teskari funktsiya chiziqli shaklga aylantirilishi kerak bo'lgan funktsiyadir. Eng an'anaviy ilovalarda u y = 1 / c + m * x + E funksiyasi shaklini oladi. Juftlangan regressiya tenglamasi y = f (x) + E funktsiyasi sifatida ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatni ko'rsatadi. Xuddi boshqa tenglamalarda bo'lgani kabi, y x ga bog'liq va E stokastik parametrdir.
Egri chiziqli regressiya.


REGRESSIYON, ENGLIK... Har qanday chiziqli bo'lmagan regressiya, unda bir o'zgaruvchining (y) o'zgarishining t funktsiyasi sifatida boshqa (x) o'zgarishi uchun regressiya tenglamasi kvadrat, kub yoki yuqori tartibli tenglama bo'ladi. Egri chiziqdagi har bir chiziqqa mos keladigan regressiya tenglamasini olish matematik jihatdan mumkin bo'lsa-da, bu buzilishlarning aksariyati namuna olish yoki o'lchash xatolariga bog'liq va bunday "mukammal" moslik hech narsa qilmaydi. Egri chiziqli regressiya ma'lumotlar to'plamiga mos keladimi yoki yo'qligini aniqlash har doim ham oson emas, garchi tenglamaning har bir yuqori kuchi ushbu ma'lumotlar to'plamining moslik darajasini sezilarli darajada oshirishini aniqlash uchun statistik testlar mavjud.

Regressiya chizig'i va regressiya tenglamasi

Regressiya sigmasi regressiya shkalasini yaratish uchun ishlatiladi, bu regressiya chizig'ida chizilgan samarali belgi qiymatlarining o'rtacha qiymatidan og'ishini aks ettiradi. 1, x2, x3 va mos keladigan o'rtacha qiymatlar y1, y2 y3, shuningdek, eng kichik (y - sy / x) va eng katta (y + sy / x) qiymatlar (y) regressiya shkalasini yaratadi. Chiqish. Shunday qilib, tana vaznining hisoblangan qiymatlari doirasidagi regressiya shkalasi uni balandlikning istalgan boshqa qiymatida aniqlash yoki bolaning individual rivojlanishini baholash imkonini beradi.
Matritsa shaklida regressiya tenglamasi (RE) quyidagicha yoziladi: Y = BX + U (\ displaystyle Y = BX + U), bu erda U (\ displaystyle U) - xato matritsasi. "Regressiya" so'zining statistik ishlatilishi ser Frensis Galton (1889) tomonidan aytilgan o'rtachaga regressiya deb nomlanuvchi hodisadan kelib chiqqan.


1-rasm.