Regresija

Question 1

Regresiona analiza

Answer 1

Regresiona analiza ispituje odnos između zavisne varijable (Y) i barem jedne nezavine varijable (X). Opšti oblik regresionog modela predstavljen je regresionom funkcijom f između bar dve varijable y=f(x)

Regresioni metod omogućuje ispitivanje smera i oblika povezanosti bar dve varijable.

Poznavanje oblika povezanosti služi definisanju kvantitativnog zakona povezanosti (koliko i u kom smeru se menja jedna tj. zavisna varijabla, kada se menja druga, treća, … n-ta nezavisna varijabla). Kvantitativni zakon povezanosti je reprezentovan matematičkim modelom (regresionim modelom) tj. regresionom jednačinom.

Question 2

Četiri koraka u gradnji regresionog modela su:

Answer 2

1. Ispunjenost pretpostavki za korišćenje određenog modela
2. Izračunavanje parametara modela i njihova interpretacija
3. Slaganje modela sa postojećim skupom podataka
4. Validacija modela

Question 3

Jednostruka linearna regresija

Answer 3

Ako se za dve varijable pretpostavlja linearan odnos radi se o lineranom regresionom modelu, a regresiona jednačina bi imala oblik y=a+bx

gde je y zavisna varijabla, a je regresiona konstanta, b je regresioni koeficijent, a x je nezavisna varijabla.

Question 4

Četiri koraka u gradnji linearnog regresionog modela:

Answer 4

1. Ispunjenost pretpostavki
2. Izračunavanje parametara modela i njihova interpretacija
3. Slaganje modela sa postojećim skupom podataka
4. Validacija modela

Question 5

Postoje dva načina predviđanja linearnim regresionim modelima:

Answer 5

1. Interpolacija - korišćenje linearnog regresionog modela za predviđanje Y za nepoznato X koje je unutar ispitivanog opsega
2. Ekstrapolacija - korišćenje linearnog regresionog modela za predviđanje Y za nepoznato X koje je van ispitivanog opsega