W przypadku badania populacji ze względu na dwie lub więcej mierzalnych cech należy wykorzystać analizę spadkową. Model regresyjny to statystyczna metoda służąca konkretyzowaniu związków pomiędzy dwiema lub więcej zmiennymi.
Jak wygląda konstrukcja modelu regresji?
Sposób ten stosuje się do analitycznego wyjaśnienia związku między zmienną objaśnianą – zależną, a zmienną objaśniającą, czyli niezależną. Analiza regresji przedstawia, jak kształtuje się wartość zmiennych pod wpływem wzajemnego oddziaływania, określając kształt tej zależności. W przypadku występowania więcej niż dwóch zmiennych objaśniających mamy do czynienia z analizą regresji wieloraką. Podczas prowadzonych badań wyniki i wnioski mamy przedstawione za pomocą wykresów, diagramów oraz rozmaitych tabel. Model regresji służy do opisu, jak kształtuje się ogólna tendencja między zmiennymi. Dzieli dane na dwie kategorie: nielosowe, systematyczne elementy, które mogą zostać opisane przez formułę oraz element czysto losowy tzw. błąd, który pojawia się w wyniku dopasowania modelu do danych. W modelu regresji składniki losowe muszą być od siebie niezależne. Kolejnym etapem jest oszacowanie parametrów modelu, potem zaś analiza błędów. Opisywana analiza ma swoje praktyczne zastosowanie w biznesie, jak i ekonomii. Jest jedną z najważniejszych oraz najszerzej stosowanych technik statystycznych, jednak bywa niedoceniana przez badaczy, a pozwala na wiele interesujących wniosków.
Poprawnie skonstruowany model można wykorzystać do prognozowania lub wyjaśniania związków przyczynowo-skutkowych między zmiennymi. Badane założenia należy poddać kilku metodom: hierarchicznej, selekcji postępującej oraz eliminacji wstecznej, by uzyskać oczekiwane wyniki podczas porównywania danych.
Więcej na: https://pogotowiestatystyczne.pl/