Вы точно человек?
Набор инструментов Пространственная статистика предоставляет эффективные инструменты количественного анализа пространственных структурных закономерностей. Инструмент Анализ горячих точек , например, поможет найти ответы на следующие вопросы:. Каждый из вопросов спрашивает "где"? Следующий логический вопрос для такого типа анализа — "почему"? Инструменты в наборе инструментов Моделирование пространственных отношений помогут вам ответить на вторую серию вопросов "почему". К этим инструментам относятся Метод наименьших квадратов и Географически взвешенная регрессия.
Подготовка данных для регрессионного прогнозирования. Оценка эффективности регрессионной модели. Обработка выбросов и недостающих данных в регрессии. Расширенные методы прогнозирования регрессии. Примеры использования и реальное применение регрессионного прогнозирования.
Общее назначение множественной регрессии этот термин был впервые использован в работе Пирсона - Pearson, состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными называемыми также регрессорами или предикторами и зависимой переменной. Например, агент по продаже недвижимости мог бы вносить в каждый элемент реестра размер дома в квадратных футах , число спален, средний доход населения в этом районе в соответствии с данными переписи и субъективную оценку привлекательности дома. Как только эта информация собрана для различных домов, было бы интересно посмотреть, связаны ли и каким образом эти характеристики дома с ценой, по которой он был продан. Например, могло бы оказаться, что число спальных комнат является лучшим предсказывающим фактором предиктором для цены продажи дома в некотором специфическом районе, чем "привлекательность" дома субъективная оценка. Могли бы также обнаружиться и "выбросы", то есть дома, которые могли бы быть проданы дороже, учитывая их расположение и характеристики. Специалисты по кадрам обычно используют процедуры множественной регрессии для определения вознаграждения адекватного выполненной работе.
