função de regressão - traducción al ruso
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função de regressão - traducción al ruso

CONJUNTO DE PROCESSOS ESTATÍSTICOS PARA ESTIMAR A RELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS
Regressão estatística; Análise de regressão; Regressão (economia)
  • Exemplo de mínimos quadrados.
  • Exemplo de regressão linear.

análise de regressão         
(Браз.) регрессионный анализ (раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным, цель анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии)
análise de regressão         
{Bras.} регрессионный анализ (раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным; цель анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии)
função de densidade         
Função densidade da probabilidade; Função densidade de probabilidade; Função densidade de probabilidades; Função de densidade; Função densidade
- (физ.) функция плотности (распределения вероятностей)

Definición

ДЕ-ЮРЕ
[дэ, рэ], нареч., юр.
Юридически, формально (в отличие от де-факто).

Wikipedia

Regressão (estatística)

Em estatística, regressão é uma técnica que permite quantificar e inferir a relação de uma variável dependente (variável de resposta) com variáveis independentes (variáveis explicativas). A análise da regressão pode ser usada como um método descritivo da análise de dados (por exemplo, o ajustamento de curvas).

Há vários métodos de estimação tais como método dos mínimos quadrados, método dos momentos generalizado e logit. A escolha do modelo dependente do comportamento das variáveis e dos dados.

Os principais problemas que devem ser enfrentados em uma regressão são: multicolinearidade, heteroscedasticidade, autocorrelação e endogeneidade.