Статистический советник

Полиномиальная множественная регрессия

Используйте модуль МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ. Этот модуль предоставляет широкий набор средств для полиномиального регрессионного анализа. Также он позволяет использовать другие распространенные нелинейные преобразования зависимых и независимых переменных.

Полиномиальная (или 'фиксированная нелинейная') регрессия позволяет оценить зависимость между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми (предикторными) переменными, а также с квадратами, кубами и другими степенями этой независимой переменной. Например, для одной независимой переменной можно подогнать коэффициенты в таком уравнении регрессии:

y² = a + b₁*x +b₂*x²

Здесь зависимая переменная y является линейной функцией от x и x². Полиномиальная регрессия необходима в случаях, когда исследователь хочет оценить нелинейную зависимость. Например, стресс (независимая переменная) может иметь нелинейную связь с выполнением сложной задачи (зависимой переменной). При снижении стресса выполнение может улучшиться, а при увеличении стресса выше некоторого среднего уровня выполнение может ухудшиться. При этом нелинейная (квадратичная) компонента - коэффициент регрессии в уравнении регрессии может оказаться значимым.