Сочинение на тему Оценка результатов, полученных при проведении регрессионного анализа

Аннотация

Регрессионный анализ состоит в способности подтвердить связь между зависимой переменной и дополнительной независимой переменной (Университет Орегона, 2016). Независимая переменная – это переменная, которая будет находиться в состоянии регрессии, желая контролировать или манипулировать. Корреляция внутри двух переменных может быть положительной или отрицательной. Знак коэффициента корреляции демонстрирует направление всей ассоциации. Это означает, что чем ближе ряд чисел ближе к 1, то это приведет к положительной, сильной ассоциации.

 

Результат, который я наблюдал на всех графиках, был различным для обоих, даже до корреляции. На первом и третьем графиках регрессии, Tomatometer vs Audience Rating (будучи первым) и Audience vs Gross (будучи четвертым), линии тренда имеют наклон по всему графику. Корреляции ближе к единице по сравнению с двумя дополнительными графиками. Я считаю, что эти графики имеют сильный и стабильный регресс.

 

Однако результаты, которые я наблюдал на двух других графиках, Бюджет против томатометра и Бюджет против брутто, имеют слабую и нестабильную регрессию. Линия тренда для графика Бюджет против Томатомера снижается на -0,378, в результате чего она становится ближе к отрицательной. В то время как линия тренда для графика «Бюджет против брутто» не уменьшается, но считается более слабой, чем на других графиках, поскольку число равно 0,399, оно приближается к положительному, но просто нестабильно.

 

Результаты регрессии

При использовании регрессии для данных, предоставленных критиками и рейтингом аудитории, кажется, что они согласовали рейтинг фильмов между обоими. Из-за наклона линии тренда и корреляции, близкой к единице, они имеют сильную связь. Хотя, похоже, они сравниваются, данные могут быть описаны как совпадение.