WikiSort.ru - Не сортированное

Лине́йная регре́ссия на корреля́ции — частный случай линейной регрессии. Применяется для построения простейших регрессионных моделей для прогнозирования временны́х рядов.

Определение

${\displaystyle \langle y\rangle _{t}=\sigma (y)\cdot {\sum _{k=1}^{N}{{{x_{t-1,k}-{\overline {x}}_{k}} \over \sigma (x_{k})}\cdot corr_{k}}}+{\overline {y}}}$

где:

• ${\displaystyle \langle y\rangle _{t}}$  — результат регрессионного восстановления,
• ${\displaystyle \sigma (y)}$  — стандартное отклонение восстанавливаемого ряда,
• ${\displaystyle x_{t,k}}$  — опорные ряды, из которых производится восстановление целевого ряда,
• ${\displaystyle {\overline {x}}_{k}}$  — среднее арифметическое ${\displaystyle k}$ -го опорного ряда,
• ${\displaystyle \sigma (x_{k})}$  — стандартное отклонение ${\displaystyle k}$ -го опорного ряда,
• ${\displaystyle corr_{k}}$  — коэффициент корреляции между восстанавливаемым рядом и ${\displaystyle k}$ -м опорным рядом,
• ${\displaystyle {\overline {y}}}$  — среднее арифметическое восстанавливаемого ряда.

Это заготовка статьи по статистике. Вы можете помочь проекту, дополнив её.

Для улучшения этой статьи желательно: Найти и оформить в виде сносок ссылки на независимые авторитетные источники, подтверждающие написанное. Проставив сноски, внести более точные указания на источники.