მრავლობითი წრფივი რეგრესიის მოდელი

Multiply Linear Regression Model

მოდელი, რომელშიც Y ცვლადის X1,X2,...,Xn ცვლადებზე დამოკიდებულების მათემატიკური წესი მოცემულია წრფივი განტოლებით (კავშირით). კერძოდ, ეს დამოკიდებულება გამოსახულია ფორმულით: Y=a+b1X1+b2X2+...+bnXn+ε. Y დამოკიდებული ცვლადია, X1,X2,...,Xn დამოუკიდებელი ცვლადებია (ამხსნელი ცვლადები, პრედიქტორები, რეგრესორები), ε კი შეშფოთებაა, რომელსაც ხშირად უწოდებენ ჭეშმარიტ გადახრას, შეცდომას. როგორც წესი, ε-ის როლში აიღება ნორმალურად განაწილებული შემთხვევითი სიდიდე საშუალოთი 0 და დისპერსიით σ2>0.  

n ცვლადის y=a+b1x1+b2+x2+...+bnxn ფუნქციას ჭეშმარიტი რეგრესიის ფუნქცია ეწოდება, ხოლო a,b1,b2,...,bn 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

კატეგორია: 
ავტორები: