Регрессионный анализ /Глосарий
Регрессионный анализ – статистический метод, используемый для исследования отношений между двумя величинами.
Регрессия в математической статистике – зависимость среднего значения одной величины (y) от другой величины (или нескольких величин) x. В отличие от строгой функциональной зависимости y = f(x) в регрессионной модели одному и тому же значению величины x могут соответствовать несколько значений величины y, иными словами, при фиксированном значении x величина y имеет некоторое случайное распределение.
Регрессионный анализ используется для определения общего вида уравнения регрессии (наиболее часто используется линейная модель), оценки параметров этого уравнения, а также проверки различных статистических гипотез относительно регрессии.
Регрессионная модель основана на предположении о том, что величина x является контролируемой величиной, значения которой задаются во время эксперимента, а величина y является наблюдаемой в ходе эксперимента.
В аналитической химии линейный регрессионный анализ используется при построении градуировочной модели. В качестве величины x выбирается содержание определяемого компонента (которое является установленной величиной для серии образцов сравнения), а в качестве наблюдаемой величины y выступает аналитический сигнал, который подчиняется случайному распределению.
Необходимо отметить, что в том случае, если величина x также является случайной, то для изучения связи между величинами используются методы корреляционного анализа.
В аналитической химии также применяется множественный регрессионный анализ - при исследовании многомерных зависимостей (например, при построении многокомпонентной градуировки используется множественная регрессия и т.д.)
