(точек наблюдений)

регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля
• экономика

EN

• regression analysis

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

3.14 контрольная карта скользящих средних (moving average control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки состояния процесса по средним арифметическим последних п наблюдений.

Примечание 1 - Такая карта особенно полезна, когда доступно только одно наблюдение в подгруппе. Примеры - характеристики качества процесса, такие как температура, давление, время.

Примечание 2 - Новое наблюдение заменяет последнее из имеющихся (п + 1) наблюдений.

Примечание 3 - Недостатком карты является отсутствие весовых коэффициентов при вычислении среднего арифметического, учитывающих состав используемых п точек.

Источник: ГОСТ Р ИСО 7870-1-2011: Статистические методы. Контрольные карты. Часть 1. Общие принципы оригинал документа

иметь место — occur