რეგრესიული ანალიზი

Analysis of Regression

კორელაციურ ანალიზთან მჭიდროდ დაკავშირებული მეთოდია, რომლითაც შეისწავლება ერთი  ან  რამოდენიმე დამოუკიდებელი X1,X2,...,Xn ცვლადის გავლენა დამოკიდებულ Y ცვლადზე. დამოუკიდებელ ცვლადებს რეგრესორები ან პრედიქტორები ეწოდებათ, დამოკიდებულ ცვლადს კი - მოპასუხე, (კრიტერიალური) ცვლადები.

ფუნქციური კავშირი დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის შესაძლებელია აღიწეროს გარკვეული განტოლებით, რომელსაც რეგრესიის განტოლება ეწოდება. ყველაზე ხშირად პრაქტიკაში წრფივი რეგრესია გვხვდება ანუ დამოკიდებულება მოცემულია წრფივი ფუნქციით Y=b1X1+b2X2+...+bnXn+a, რომელშიც კოეფიციენტები a, b1, b2,...,bn მოიძებნება უმცირეს კვადრატთა მეთოდით. რეგრესიული ანალიზის საშუალებით განისაზღვრება რეგრესიის განტოლებაში ამა თუ იმ ფაქტორის შემოღების აუცილებლობა და ყოველ ნაბიჯზე ფასდება მიღებული რეგრესიის განტოლებების ვარგისიანობა ანუ მოწმდება რამდენად „კარგია“ მონაცემთა შეთანხმება არსებულ მოდელთან.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა

 

კატეგორია: 
ავტორები: