Współczynnik regresji

Współczynnik regresji służy do opisania zależności między zmienna zależną a wieloma innymi losowymi zmiennymi, zakłada również, że istnieje między nimi korelacja lub są liniowe. Został opracowany w 1908 roku. Pozwala to opisywać zależności między zmiennymi co za tym idzie też przybliżone prognozy lub częstotliwość powtarzających się wydarzeń. Jest wykorzystywana przez naukowców do badań terenowych (najczęściej do tyczące dużych wartości). Analitycy obliczają wynagrodzenia pracowniczych za pomocą regresji wielokrotnej. Obliczmy go za pomocą wzoru:

x zmienna niezależna,
y zmienna zależna,
cov(x,y) kowariancja zmiennych,
s(x)s(y) średnia arytmetyczna zmiennych.
Po uwzględnieniu zmienności można stożyć przybliżony ogólny model regresji, a także przy zastosowaniu wielu zmiennych nawet algorytm regresyjny. Wykorzystuje się je do sprawdzania zależności między zmiennymi. Zawiera on linię średniej, a także punkty różnych wypadkowych równań.

Przykładowy model. Widać, że zawsze zdarzają się pojedyncze, duże odstępstwa od normy.