2) качественную
3) количественную (верно)
4) достоверную
Объяснение:
Регрессионный анализ: количественная оценка взаимосвязи показателей
Регрессионный анализ – один из методов математической статистики, позволяющий оценить взаимосвязь между двумя или более показателями. При этом рассматривается зависимость одного показателя (независимой переменной) от другого (зависимой переменной).
Основной целью регрессионного анализа является нахождение уравнения линейной зависимости между переменными, по которому можно предсказать значение зависимой переменной при заданном значении независимой. Такое уравнение называется регрессионной моделью.
Для нахождения этой модели применяются различные методы, например, МНК-метод (метод наименьших квадратов), который позволяет минимизировать сумму квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от ее прогнозных значений.
Итак, регрессионный анализ – это инструмент количественной оценки взаимосвязи между показателями, что позволяет не только установить наличие связи, но и предсказать значения зависимой переменной при изменении значений независимой. Этот метод находит широкое применение во многих областях, например, в экономике, социологии, медицине и т.д.
Регрессионный анализ позволяет дать количественную оценку взаимосвязи между двумя или более переменными. Он используется для определения, как один показатель (независимая переменная) влияет на другой показатель (зависимая переменная). Результаты регрессионного анализа могут помочь исследователям выявить причинно-следственные связи и предсказывать будущие значения зависимой переменной.
Для проведения регрессионного анализа необходимо иметь набор данных, который содержит информацию о значениях зависимой и независимой переменных. Регрессия может быть линейной или нелинейной, в зависимости от того, как связаны переменные. Если связь между независимой и зависимой переменной линейная, то можно использовать модель линейной регрессии.
Однако следует помнить, что регрессия не дает полное объяснение взаимосвязи между показателями. Она лишь указывает на то, что существует статистически значимая связь между ними. Кроме того, результаты регрессионного анализа могут быть искажены, если не учитывать другие факторы, которые могут влиять на зависимую переменную.
Таким образом, регрессионный анализ – это важный инструмент статистического анализа данных, который может помочь исследователям понять природу взаимосвязи между показателями. Однако для того чтобы получить достоверные результаты, необходимо учитывать все факторы, которые могут влиять на зависимую переменную.