Extras din document
Analiza de regresie și corelație
Regresia liniară, multiliniară, neliniară
Analiza de corelație
Legături dintre variabile
legătura nulă
nu există nici o influență între variabilele considerate
legătura funcțională
modificarea unei variabile antrenează variația altei variabile într-o
măsură ce rămâne constantă, idiferent de tipul și locul de
referință
legătura statistică
modificarea unei variabile este rezultatul conjugat al influenței mai
multor variabile, manifestată în medie pe ansamblul unităților unei
colectivități și nu în fiecare caz în parte
Comportamentul a două sau mai multor variabile
dependență funcțională
fizică
dependență statistică
legături la nivelul ansamblului observațiilor realizate
definirea unei “legi de dependență” - explică relația dintre variabile
măsurarea intensității dependenței
ANALIZA DE REGRESIE ȘI CORELAȚIE
Analiza de corelație
măsoară intensitatea legăturii dintre variabile
modelul de regresie
corelație simplă
corelație multiplă
evidențiază gradul de influență a variabilei / variabilelor factorilor
asupra variabilei rezultative
Variabila rezultativă (Y)
estimată (dependentă, endogenă)
Variabila factorială (X)
explică variația variabilei Y (independentă, exogenă)
Variabila reziduală (e)
sintetizează influența tuturor factorilor neincluși în model
reziduu (eroare de modelare)
Model de regresie
Y = f(X1, X2, ..., Xn) + e
Tipuri de legături statistice
diferențiere după
numărul variabilelor corelate
simple - variația variabilei rezultative în funcție de o singură
variabilă factorială
multiple - variația variabilei rezultative în funcție de variația
simultană a mai multor variabile factoriale
sensul legăturii
directe - modificarea variabilei rezultative în același sens cu
variabila factorială
inverse - modificarea variabilei rezultative în sens contrar
variabilei factorială
forma legăturii
rectilinii
curbilinii
Preview document
Conținut arhivă zip
- Analiza de regresie si corelatie Regresia liniara, multiliniara, neliniara - Analiza de corelatie.pdf