მოდელი, რომელშიც Y ცვლადის $X_1,X_2,...,X_n$ ცვლადებზე დამოკიდებულების მათემატიკური წესი მოცემულია წრფივი განტოლებით (კავშირით). კერძოდ, ეს დამოკიდებულება გამოსახულია ფორმულით: $Y=a+b_1{X}_1+b_2{X}_2+...+b_n{X}_n+\epsilon$. Y დამოკიდებული ცვლადია, $X_1,X_2,...,X_n$ დამოუკიდებელი ცვლადებია (ამხსნელი ცვლადები, პრედიქტორები, რეგრესორები), $\epsilon$ კი შეშფოთებაა, რომელსაც ხშირად უწოდებენ ჭეშმარიტ გადახრას, შეცდომას. როგორც წესი, $\epsilon$-ის როლში აიღება ნორმალურად განაწილებული შემთხვევითი სიდიდე საშუალოთი 0 და დისპერსიით ${\sigma }^2>0$.  

n ცვლადის $y=a+b_1{x}_1+b_2+x_2+...+b_n{x}_n$ ფუნქციას ჭეშმარიტი რეგრესიის ფუნქცია ეწოდება, ხოლო $a,b_1,b_2,...,b_n$ სიდიდეეებს კი რეგრესიის კოეფიციენტები, რომელთა შეფასება წარმოებს უმცირეს კვადრატთა მეთოდით.

***

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