數理統計方法。 回歸分析

使用術語多元回歸分析開始 皮爾森（皮爾遜） 在他的作品，從1908年約會呢。 他形容這是代理進行銷售的樓盤的一個例子。 在他的房子筆記貿易專家帶領帳戶廣泛的每個個體結構的源數據。 通過交易的結果是確定哪些因素對交易價格的影響最大。

大量的交易的分析給出了有趣的結果。 受多種因素影響最終成本，有時會導致矛盾的結論，甚至明確的“排放”，當以較低的價格出售指數高的初始潛力的房子。

這一分析的應用程序的第二個例子是給定的工作 專門人員， 誰已委託確定員工福利。 在事實上，所需分佈不是每一個固定的數額，並嚴格遵守其執行的具體工作價值觀的挑戰所在。 的品種，幾乎是相似的變化方案的任務，出現在需要的數學水平更詳細的審查。

在 數理統計， 一個顯著的地方給予了一個“回歸分析”部分，有統一用於研究回歸的概念所涵蓋的依賴性實用技術。 這些關係在統計分析中得到的數據之間觀察到。

所述多個主之間回歸分析任務具有三個目的：以限定回歸方程的一般形式的; 參數估計是未知的，所包含的回歸方程中的建設; 檢查回歸統計假設。 在研究該一對從實驗觀察結果值和組件的類型的數目（許多）（X1，Y1）之間發生的關係的過程中，...，（XN，YN），基於回歸理論的位置和表明，對於一個單一的值Ÿ有一定的概率分佈，儘管另一個X保持不變的事實。

的結果Y依賴於變量X的值，這種依賴可以通過各種法律來確定，結果的精度受觀測的分析的性質和目的的影響。 實驗模型是基於某些假設其是簡化的但可行的。 的主要條件是，參數X的值被控制。 它的值之前，實驗開始給出。

如果在實驗過程中，一對不可控變量的XY，回歸分析所進行的相同的方法，但對結果，在此我們研究隨機變量的連接研究的解釋，使用的方法 相關分析。 統計方法不是一個抽象的主題。 他們發現，在人類活動的各個領域在生活中的應用。

在科學文獻中，以確定上述方法已經找到廣泛使用的術語的 線性回歸 分析。 為變量X中使用的術語或回歸預測變量和因變量的Y也稱為判定基準。 這一術語反映的數學關係的變量，而不是調查因果關係。

回歸分析是在各種各樣的觀察結果的處理中使用的最常用的方法。 通過該方法的方法研究的物理和生物功能，它被實現和經濟，並且是顯而易見的。 質量等各方面運用回歸分析模型。 方差分析， 實驗，設計 的多維工作統計分析緊密結合學習這種方式。