РЕФЕРАТ
Регрессионный анализ. Парная регрессия.
I. Построение регрессионных моделей
1. Смысл регрессионного анализа – построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин Х1 , Х2 , … Хр и Y. При этом речь идет о влиянии переменных Х (это будут аргументы функций) на значения переменной Y (значение функции). Переменные Х мы будем называть факторами, а Y – откликом.
Сегодня мы разберем наиболее простой случай – установление зависимости одного отклика y от одного фактора х. Такой случай называется парной (простой) регрессией.
2. Построение модели
Этап 1. Исходные данные: заранее известные (экспериментальные, наблюденные) значения фактора хi – экзогенная переменная и соответствующие им значения отклика yi , (i = 1,…,n) - эндогенная переменная;
Возможно вы искали - Дипломная работа: Рекурсия
Активный и пассивный эксперимент.
Выборочные характеристики – позволяют кратко охарактеризовать выборку, т. е., получить ее модель, хотя и очень грубую:
а) среднее арифметическое:
Среднее арифметическое – это «центр», вокруг которого колеблются значения случайной величины.
Похожий материал - Реферат: Решение задач на переливание на бильярдном столе
Пример: средняя продолжительность жизни в России и США
б) дисперсия:
Отклонение от среднего: 
- характеризует лишь «разброс» конкретной, отдельно взятой величины хi . Если мы захотим получить более полную информацию, нам придется выписать такие отклонения для всех х, т. е., получить такой же ряд чисел, как и исходная выборка.
Можно попытаться усреднить все отклонения, но «среднее арифметическое отклонений от среднего арифметического» имеет особенность:
Очень интересно - Контрольная работа: Решение задач симплекс методом
Эта величина обнуляется из-за того, что отрицательные значения отклонений и положительные взаимно погашаются.
Чтобы избежать этого, возведем их в квадрат, получив так называемую выборочную дисперсию:
Выборочная дисперсия характеризует разброс (вариацию) элементов выборки вокруг их среднего арифметического. Важно иметь в виду, что сами элементы выборки и их дисперсия имеют разные порядок: если элементы выборки измеряются в метрах, то дисперсия – в квадратных метрах.
Стандартное отклонение: 
Вам будет интересно - Реферат: Решение задачи линейного программирования симплекс-методом
Полезное свойство дисперсии:
Т. о. 
Характеристики генеральной совокупности:
Похожий материал - Курсовая работа: Решение задачи о коммивояжере
математическое ожидание М(Х)
дисперсия D(X)
Несмещенная оценка дисперсии:
