<<
>>

ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ

Парная регрессия (bivariate regression) — это метод установления математической (в форме уравнения) зависимости между одной метрической зависимой (критериальной) переменной и одной метрической независимой переменной (предиктором).
Во многом этот анализ аналоги­чен определению простой корреляции между двумя переменными. Однако для того чтобы вы­вести уравнение, мы должны одну переменную представить как зависимую, а другую — как независимую. Парная регрессия (bivariate гадгел!оп) Метод установления математической (в форме уравнения) зависимости между двумя мет­рическими перемнными зависимой и независимой. Примеры, приведенные ранее при изучении простой корреляции, рассмотрим с точки зре­ния регрессии. • Можно ли вариацию в объеме продаж объяснить расходами на рекламу? Какова форма этой зависимости и можно ли ее выразить в виде уравнении, описывающего прямую линию? • Зависит ли вариация доли рынка от количества торгового персонала? • Определяется ли отношение потребителей к качеству товара их отношением к цене на этот товар? Прежде чем обсудить процедуру выполнения двумерной регрессии, определим основные статистики.
<< | >>
Источник: Нэреш К. Малхотра. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. 3-е изд., пер. с англ. - М.: — 960 с.. 2002

Еще по теме ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ:

  1. 1. Простая (парная) регрессия
  2. 3.1. Расчет коэффициентов регрессии и представление уравнения множественной регрессии
  3. § 3. Парная линейная корреляция
  4. § 3. Парная линейная корреляция
  5. ПАРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
  6. 2. Нелинейная регрессия
  7. ПОШАГОВАЯ РЕГРЕССИЯ
  8. 1. Линейная регрессия
  9. 2. Множественная регрессия
  10. Множественная регрессия
  11. S 16.9. РЕГРЕССИЯ И Excel
  12. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ
  13. 4.2. Классификация видов регрессии
  14. СТАТИСТИКИ, СВЯЗАННЫЕ СО МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИЕЙ
  15. 12.5. Модели множественной регрессии
  16. § 36.9. РЕГРЕССИЯ И Excel