| Popis: |
U ovom je radu objašnjen model linearne regresije te su prikazana njegova najvažnija svojstva. Opisan je model linearne regresije kao najjednostavniji oblik linearne regresije. Objašnjena je metoda najmanjih kvadrata kojom se procjenjuju parametri. Prikazan je i model višestruke linearne regresije dobiven dodavanjem prediktorskih varijabli u model, kao i razlika između prediktora i regresora. U radu se obrađuje interpretacija rezultata i regresora, a razmatra se i dodavanje kompleksnih regresora u model, kao što su faktori i polinomi. Uz to, razmatra se i grafička analiza podataka i rezultata. Na kraju, opisana je programska implementacija modela linearne regresije. This thesis explains the linear regression model and presents its most important properties. In addition to simple regression, the model of multiple linear regression obtained by adding predictor variables to the model is presented, as well as difference between predictors and regressors. The thesis deals with the interpretation of results and regressors and considers the addition of complex regressors to the model, such as factors and polynomials. In addition, graphical analysis of data and results is studied. Finally, software implementation of the linear regression model is described. |
