Аспирантура.РФ

Аспирантуры. Обучение в аспирантуре и защита диссертации. Далее-->

Что такое аспирантура

Обучение в аспирантуре. Очная, заочная аспирантуры. Далее-->

Аспирантуры Москвы и России

ВУЗы с аспирантурой. Формы обучения. Платная и бесплатная аспирантура. Далее-->

Написание текста диссертации

Как написать диссертацию. Структура диссертации. Требования к диссертации. Далее-->

Центр помощи аспирантам

Вернуться назад на методы анализа данных.
Регрессионный анализ предполагает наличие взаимосвязи между значениями одной из характеристик объекта и значениями другой или нескольких других характеристик объекта. В этом случае первая характеристика объекта является зависимой, а прочие – независимыми. Соискатель научной степени сам определяет зависимые и независимые переменные, выбор которых зависит от исследуемой им проблемы. При регрессионном анализе зависимые переменные обозначаются как результативные признаки или отклики, а независимые переменные определяются как факторы, регрессоры или предикторы. Регрессия является простой или однофакторной при количестве факторов, равным 1, при количестве факторов больше 1 регрессия является множественной или многофакторной.
Регрессионный анализ применяется при:
-уменьшении объема значений характеристик объекта (факторного пространства), за счет замены части значений характеристик объекта откликом.
-определении наиболее влияющей среди прочих характеристик объекта, так как множественные регрессионный анализ позволяет получить количественную оценку влияния различных характеристик объекта на исследуемую характеристику.
-исследовании прогнозных значений отклика при определенных значениях прочих характеристик объекта, то есть возможность моделирования поведения одной из характеристик объекта в зависимости от динамики прочих характеристик.
Посмотреть как применяется регрессионный анализ в экономической диссертации.