В чем заключается принцип работы регрессионных моделей?

Принцип работы регрессионных моделей заключается в построении уравнения регрессии — математической модели, которая описывает связь между зависимой переменной (тем, что хотят предсказать) и независимыми переменными (факторами, которые на неё влияют). sales-generator.ru

Некоторые ключевые понятия, которые помогают понять принцип работы регрессионного анализа:

• Зависимая переменная — это результат, который хотят объяснить или предсказать. sales-generator.ru Например, если изучают зависимость зарплаты от работы, то зарплата будет целевой переменной. thecode.media
• Независимые переменные — это показатели, которые можно менять и следить за изменением целевой переменной. thecode.media Например, можно работать больше, меньше или вообще сменить работу — и смотреть на результаты в зависимой переменной. thecode.media
• Коэффициенты регрессии показывают, как сильно изменится зависимая переменная при изменении независимой на единицу. thecode.media Например, коэффициент 2 показывает, что с каждым годом зарплата увеличивается на 2 независимых переменных. thecode.media
• Константа в уравнении равна значению зависимой переменной при нуля независимых факторов. sales-generator.ru

Для поиска уравнения регрессии используют метод наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов отклонений прогнозируемых значений от фактических. kurshub.ru

Результат регрессионного анализа — модель, которая позволяет как интерпретировать влияние факторов, так и делать прогнозы для новых наблюдений. kurshub.ru