ניתוח סטטיסטי – דוגמא להצגת טבלה עם תוצאות רגרסיות

רף יחסי רף שכר ציפיות שכר המשתנה התלוי
מובהקות מקדם מובהקות מקדם מובהקות מקדם  
0.001 4.85 0.001 293.57 0.001 388.50 Constant
0.01 0.048 0.01 118.32  – 0.01    193.92- לפני כמה חודשים הפכת למובטל?
0.03 177.6 מצב כלכלי נוכחי
0.002 102.58 0.002 160.25 גיל
0.002  0.818- גיל דיכוטומי (מעל 45)
0.003 1,447.24 0.003 2,822.92 השכלה
0.04  3.00 0.04 1,883.26 0.04 2,521.94 מגדר
0.03 637.03 0.03 853.49 מספר ילדים מתחת לגיל 18
0.02   0.26- מגדר X לפני כמה חודשים הפכת למובטל
366 364 365 מספר התצפיות
R2

 

ברגרסיה לינארית נשתמש כאשר :

אנו מעוניינים לחזות את ערכו של משתנה מסוים באמצעות משתנה או משתנים אחרים.

דוגמא :

במדע מנסים לחזות דברים שונים, כמו את רמת ההכנסה לפי מספר שנות לימוד , הסיכוי לחלות חלילה במחלה לפי גיל האדם ומשתנים  שונים וכדומה

המשתנה אותו אנו מעוניינים לחזות נקרא המשתנה התלוי ומסומן ב-Y

שהמשתנים באמצעותם נחזה את ערכו של Y נקראים משתנים בלתי-תלויים ויסומנו ב-X.

רגרסיה לינארית תשמש אותנו בהנחה שהקשר בין המשתנים הינו לינארי   – משמע  ניתן לתאר אותו  לפי המשוואה של Y=aX+b

Y הוא המשתנה התלוי (או: המוסבר)

X הוא המשתנה הבלתי-תלוי (או: המסביר)

a ו-b הם פרמטרים קבועים.

משוואה זו מתאימה למקרה בו יש משתנה תלוי יחיד, הוא ה-X במשוואה.

הערה : במידה ויש  מספר משתנים תלויים גדול מאחד  – המשוואה תכיל יותר משתנים בלתי-תלויים: …Y=aX1+aX2+aX3+b