Как работает регрессия по МНК (методу наименьших квадратов)

Регрессионный анализ (Regression analysis) — это, пожалуй, наиболее часто используемый метод статистики в общественных науках. Регрессия используется для оценки отношений между двумя или более атрибутами объектов. Определение и измерение отношения позволяют вам лучше понять, что происходит на месте, предсказать, где что-то случится, или начать проверять причины, почему события случаются в тех местах, где это происходит.

МНК - наиболее известный метод регрессионного анализа. Это также подходящая отправная точка для всех способов пространственного регрессионного анализа. Метод обеспечивает построение глобальной модели переменной или процесса, которые вы хотите изучить или предсказать; он создает уравнение регрессии, отражающее происходящий процесс.

Существует целый ряд хороших ресурсов, которые помогут вам узнать больше как о МНК, так и о Географически взвешенной регрессии. Начните с чтения документации по Основы регрессионного анализа или просмотрите бесплатный одночасовой веб-семинар ESRI Virtual Campus по Основы регрессионного анализа. Затем поработайте с обучающим руководством по Регрессионный анализ. Как только вы начнете создавать свои собственные регрессионные модели, вы можете обратиться к Интерпретация результатов МНК (Interpreting OLS Regression Results), чтобы лучше разобраться в выходных данных регрессии и результатов диагностики.

Дополнительные ресурсы

Энди Митчелл (Mitchell, Andy). The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2.ESRI Press, 2005.

Вулдридж Дж.М. (Wooldridge, J. M.) Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western, Mason, Ohio, 2003.

Хэмильтон Л.К. (Hamilton, Lawrence C.) Regression with Graphics. Brooks/Cole, 1992.