Os modelos de regressão linear são utilizados para aparecer ou antecipar a conexão entre dois fatores ou fatores. O fator que está sendo antecipado (o fator que a condição entende por) é conhecido como a variável carente. Os componentes que são utilizados para prever a estimativa da variável dependente são conhecidos como variáveis independentes.

Grandes informações geralmente não contam para a história total. O exame de recapitulação é geralmente utilizado em pesquisas à medida que se constata que existe uma relação entre fatores. Em qualquer caso, a conexão não equivale à causalidade. De fato, mesmo uma linha em uma recidiva direta e direta que se encaixa bem na informação focalizada pode não dizer algo autoritário a respeito da relação de circunstâncias e resultados lógicos.

Na recidiva direta básica, toda percepção é composta de duas qualidades. Uma vale para a variável dependente e outra vale para o fator livre.

Exame direto de recidiva O tipo menos complexo de investigação de recidiva utiliza sobre variável subordinada e um fator livre. Em

este modelo simples, uma linha reta aproxima-se da conexão entre a variável necessitada e o fator livre.

Em regressão linear simples, cada observação consiste em dois valores. Um valor é para a variável dependente e um valor é para a variável independente.

Análise de Regressão Linear Simples

O modelo e Análise de Regressão Linear Simples é falado assim: y = (β0 +β1 + Ε

Por meio do show numérico, são atribuídos x e y aos dois fatores associados a uma investigação direta de recidiva. A condição que descreve como y é identificado com x é conhecida como a variável independente. O modelo de recidiva direta também contém um termo equivocado que é falado por Ε, ou seja, a letra grega epsilon. O termo de erro é utilizado para representar a inconstância em y que não pode ser esclarecida pela conexão direta entre x e y. Além disso, há parâmetros que falam à população que está sendo considerada.

Estes parâmetros do modelo que são falados por (β0+β1x).

A condição de recidiva direta direta é falada desta forma: Ε(y) = (β0 +β1 x).

A condição de recidiva direta direta direta é diagramada como uma linha reta.

(β0 é o bloco y da linha de recidiva.

β1 é a inclinação.

Ε(y) é a estimativa média ou antecipada de y para uma determinada estimativa de x.

Uma linha de recidiva pode mostrar uma relação direta positiva, uma relação reta negativa, ou nenhuma relação. No caso da linha traçada em uma recidiva reta básica ser nivelada (não inclinada), não há conexão entre os dois fatores. Na hipótese de que a linha da recidiva inclina-se para cima com o ponto de parada inferior na captura y (hub) do diagrama, e o final superior da linha se amplia para cima no campo do gráfico, longe do bloco x (hub), existe uma relação direta positiva. Na hipótese de a linha de recidiva inclinar-se para baixo com o ponto de parada superior no bloco y (pivô) do gráfico, e a extremidade inferior da linha expandindo-se para baixo no campo do diagrama, ao redor da captura x (cubo), existe uma relação reta negativa.

Estimativa da Equação de Regressão Linear

Caso os parâmetros da população fossem conhecidos, a condição de regressão linear simples (demonstrada a seguir) poderia ser utilizada para processar a estimativa média de y para uma estimativa conhecida de x.

Ε(y) = (β0 +β1 x).

Em qualquer caso, por e por, os parâmetros estimativos não são conhecidos, então eles devem ser avaliados utilizando informações de um exemplo da população. Os parâmetros da população são avaliados através da utilização de insights dos testes. As percepções do exemplo são faladas por b0 +b1. No momento em que os exemplos de insights são substituídos pelos parâmetros da população, a condição de recidiva avaliada é enquadrada.

A equação de regressão estimada é mostrada abaixo.

(ŷ) = (β0 +β1 x

(ŷ) é articulado y cap.

O diagrama da condição de recidiva simples avaliada é conhecido como a linha de recidiva avaliada.

O b0 é a captura y.

O b1 é a inclinação.

O ŷ) é a estimativa avaliada de y para uma determinada estimativa de x.

Nota significativa: A investigação de recapse não é utilizada para decifrar circunstâncias e conexões lógicas de resultados entre fatores. O exame de recapse pode, seja como for, mostrar como os fatores estão conectados ou em que grau os fatores estão relacionados uns aos outros. Desta forma, o exame de recidiva, em geral, fará conexões notáveis que justifiquem uma investigação proficiente por parte de um analista.

Caso contrário, chamado: recidiva bivariada, investigação de recidiva

Modelos: A Estratégia dos Mínimos Quadrados é uma metodologia factual para utilização de informações de teste para descobrir a estimativa da condição de recidiva avaliada. A Técnica dos Menos Prazos foi proposta por Carl Friedrich Gauss, que foi concebido no ano de 1777 e chutou o balde.