מעטהאָדס פון מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק. ראַגרעשאַן אַנאַליסיס

ניצן די טערמין קייפל ראַגרעשאַן אַנאַליסיס אנגעהויבן פּירסאַן (פּירסאַן) אין זיינע ווערק, דייטינג פון 1908, אַ יאָר מער. ער דיסקרייבד עס ווי אַ בייַשפּיל פון דער אַגענט קאַנדאַקטינג די פאַרקויף פון גרונטייגנס. אין זיין הערות אויף די הייזער האַנדל ספּעסיאַליסט געפֿירט חשבון פון אַ ברייט קייט פון מקור דאַטע פון יעדער יחיד ביניען. דורך רעזולטאטן פון טריידז עס דאַטערמאַנז וואָס פאַקטאָר האט די גרעסטע פּראַל אויף די פּרייַז פון די מאַסע.

אַנאַליסיס פון אַ גרויס נומער פון טראַנזאַקשאַנז האט טשיקאַווע רעזולטאטן. די לעצט פּרייַז ינפלוענסעד דורך פילע סיבות, מאל לידינג צו פּעראַדאַקסיקאַל קאַנקלוזשאַנז און אַפֿילו קלאָר "ימישאַנז", ווען די הויז מיט אַ הויך ערשט פּאָטענציעל סאָלד ביי אַ רידוסט פּרייַז אינדעקס.

א צווייט בייַשפּיל פון אַפּלאַקיישאַן פון דעם אַנאַליסיס איז געגעבן אַרבעט מומכע פּערסאַנעל, וואס האט שוין ענטראַסטיד דיטערמאַנינג אָנגעשטעלטער Benefits. די אַרויסרופן לייגן אין די פאַקט אַז די required פאַרשפּרייטונג איז ניט אַ פאַרפעסטיקט סומע פֿאַר יעדער, און שטרענג יבערגעגעבנקייַט צו זייַן וואַלועס פון ספּעציפיש אַרבעט געטאן. די ימערדזשאַנס פון אַ פאַרשיידנקייַט פון טאַסקס אַז ביסט כּמעט ענלעך וואַריאַנט סאַלושאַנז, דאַרפן אַ מער דיטיילד אָפּשאַצונג בייַ אַ מאַטאַמאַטיקאַל מדרגה.

אין מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק, אַ באַטייַטיק אָרט איז געגעבן צו אַ "ראַגרעשאַן אַנאַליסיס" אָפּטיילונג, עס פאַרייניקט פּראַקטיש טעקניקס געניצט צו לערנען די דיפּענדאַנסיז באדעקט דורך די באַגריף פון ראַגרעשאַן. די באציונגען זענען באמערקט צווישן די דאַטן באקומען אין די סטאַטיסטיש אַנאַליזעס.

רעגרעססיאָן אַנאַליסיס טאַסקס צווישן די פּלוראַליטעט פון הויפּט האט דרייַ צוועקן: צו דעפֿינירן די ראַגרעשאַן יקווייזשאַן פון די גענעראַל פאָרעם; קאַנסטראַקשאַן פון פּאַראַמעטער עסטאַמאַץ אַז זענען אומבאַקאַנט, וואָס זענען ינקלודעד אין די ראַגרעשאַן יקווייזשאַן; קאָנטראָלירונג ראַגרעשאַן סטאַטיסטיש היפּאָטהעסעס. אין דעם קורס פון געלערנט די שייכות אַז אַקערז צווישן אַ פּאָר פון וואַלועס ריזאַלטינג פון יקספּערמענאַל אַבזערוויישאַנז און די נומער פון קאַמפּאָונאַנץ (פילע) טיפּ (קס 1, י1), ..., (קסן, ין), באזירט אויף די שטעלע פון די ראַגרעשאַן טעאָריע און פֿאָרשלאָגן אַז פֿאַר אַ איין ווערט י עס איז אַ זיכער מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג, טראָץ דעם פאַקט אַז אנדערן רענטגענ בלייבט פאַרפעסטיקט.

דער רעזולטאַט י דעפּענדס אויף די ווערט פון די בייַטעוודיק רענטגענ, דעם אָפענגיקייַט קענען ווערן באשלאסן דורך פאַרשידן געזעצן, די אַקיעראַסי פון די רעזולטאטן איז ינפלוענסעד דורך די נאַטור און ציל פון די אַנאַליסיס פון אַבזערוויישאַנז. די יקספּערמענאַל מאָדעל איז באזירט אויף זיכער אַסאַמפּשאַנז וואָס זענען Simplified אָבער גלייבלעך. די הויפּט צושטאַנד איז אַז די ווערט פון פּאַראַמעטער רענטגענ איז קאַנטראָולד. זייַן וואַלועס זענען געגעבן פריערדיק צו די אָנהייב פון דער עקספּערימענט.

אויב אין דעם קורס פון דער עקספּערימענט, אַ פּאָר פון אַנקאַנטראָולאַבאַל וועריאַבאַלז די קסי, די ראַגרעשאַן אַנאַליסיס געטראגן אויס דורך די זעלבע אופֿן, אָבער פֿאַר די ינטערפּריטיישאַן פון די רעזולטאטן, אין וואָס מיר לערנען די קשר לערנען פון ראַנדאָם וועריאַבאַלז, געניצט מעטהאָדס פון קאָראַליישאַן אַנאַליסיס. סטאַטיסטיש מעטהאָדס זענען ניט אַ אַבסטראַקט טעמע. זיי געפינען אַפּלאַקיישאַן אין לעבן אין פאַרשידן fields פון מענטשלעך טעטיקייט.

אין די SCIENTIFIC ליטעראַטור צו באַשליסן די אויבן דערמאנטע אופֿן האט געפֿונען ברייט נוצן פון דעם טערמין לינעאַר ראַגרעשאַן אַנאַליסיס. פֿאַר אַ בייַטעוודיק רענטגענ געניצט די טערמין רעגרעססאָר אָדער פּרידיקטער און אָפענגיק וועריאַבאַלז י-אויך באקאנט ווי קריטעריאַל. דעם טערמינאָלאָגיע רעפלעקץ אַ מאַטאַמאַטיקאַל שייכות וועריאַבאַלז, אָבער נישט ינוועסטאַגייטיוו קאַוסאַל שייכות.

רעגרעססיאָן אַנאַליסיס איז די מערסט פּראָסט אופֿן אַז איז געניצט אין דעם פּראַסעסינג פון די רעזולטאטן פון אַ ברייט פאַרשיידנקייַט פון אַבזערוויישאַנז. גשמיות און בייאַלאַדזשיקאַל פֿונקציע געלערנט דורך מיטל פון דעם אופֿן, עס איז ימפּלאַמענאַד און די עקאנאמיע, און אין די קונסט. מאַסע אנדערע געביטן ניצן ראַגרעשאַן אַנאַליסיס מאָדעל. אַנאַליסיס פון צעטיילט, פּלאַן פון יקספּעראַמאַנץ, סטאַטיסטיש אַנאַליסיס פון מולטידימענסיאָנאַל אַרבעט ענג מיט דעם וועג פון לערנען.