X
ПоискПочтаКартыМаркетНовостиСловариБлогиВидеоКартинки
Войти
Мои тетрадки
  • Чтобы использовать тетрадки,
    необходимо авторизоваться.
  • Загружаем тетрадки...
  • Произошла ошибка при загрузке тетрадок.
    Пожалуйста, попробуйте обновить страницу.
  • Создать новую
  • Создать Отменить
  • Новые слова записываются в
    тетрадку
    Глагне
  • Автозапись

Регрессионный анализ

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ [regression analysis] — раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р. Бенини (1907), как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе, с одной стороны, и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно.

Метод Р. а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами71.)

Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т. е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения.

Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее распространен метод наименьших квадратов.

Р. а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики.

Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии:

Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + 0,834x3,

где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость; x3 — удельные цеховые расходы.

Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов.

71 Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р. а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И наконец, ряд авторов считают Р. а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.

Клавиатура
Работаю...
Упорно работаю...
Ой, все сломалось, пожалуйста, попробуйте еще раз.