Линейный регрессионный анализ

Регрессия — это зависимость между двумя или несколькими коррелированными переменными. Ее используют для предсказания значения одной переменной на основе значения другой. Взаимосвязь обычно устанавливают на основе наблюдаемых данных.

График линейной регрессии выражается уравнением.

Y = a + bX,.

где Y — значение зависимой переменной, относительно которой решается уравнение; а — отрезок, отсекаемый на координатной оси Y;

b — угол наклона прямой;

Х — независимая переменная (в анализе временных рядов Х обозначает текущее время).

Линейную регрессию используют для прогнозирования как в моделях временных рядов, так и в причинно-следственных моделях. Когда зависимая переменная (на графике обычно откладывается по вертикальной оси) изменяется в зависимости от времени (откладываемого на графике по горизонтальной оси), имеют дело с анализом временных рядов. Если одна переменная изменяется при изменении другой переменной, это называется причинной связью (например, количество проданных квартир зависит от числа рекламных объявлений в периодических изданиях).

При анализе временных рядов необходимо определять сезонный индекс. Сезонный индекс — это корректирующий коэффициент, который необходимо ввести во временной ряд для учета колебаний спроса по сезонам года.

Обычно термин сезонный ассоциируется со временем года, в то время как термин циклический используют для определения не годовых, а любых других повторяющихся процессов.