Построение регрессионных моделей

Напишите нам сообщение. Мы ответим вам в ближайшее время!


Стоимость:

Регрессионная модель - 8 000

Анализ временного ряда - 8 000

Здесь вы можете заказать услуги статистического анализа, заказать регрессионный анализ, узнать цену помощи в статистических расчетах.

Когда требуется услуга регрессионного анализа

Если вам необходимо построить прогнозную модель, которая по значению некоторого набора известных данных будет определять значение неизвестного показателя, то в этом случае вам требуется построение регрессионной модели. Если вам необходимо спрогнозировать наступление или ненаступление того или иного события в будущем, вам требуется анализ временного ряда.

Например, прогноз прибыльности компании в зависимости от уровня инфляции и цен на аналогичные товары.

В этих ситуациях используется весь спектр методов регрессионного и дискриминантного анализа. Модели регрессионного анализа могут принимать различные формы. Именно поэтому очень важно изучить степень и форму влияния величин друг на друга и сделать правильное предположение о форме связи.

Многие наши клиенты до обращения к нам пробуют справиться с этой задачей самостоятельно, пользуясь функционалом офисных программ. На самом деле такие методы могут дать лишь весьма неточные результаты, которые не будут иметь прогностического значения на самом деле. Регрессионный анализ имеет гораздо более широкий спектр методов нежели просто линейная, полиномиальная или степенная регрессия.

Разновидности прогностических моделей

Особенной популярностью у ученых-медиков и социологов, а также у бизнес-клиентов пользуются, модели оперирующие в том числе с нечисловыми данными, когда значение показателя является не числом, а категорией или характеристикой. Для таких данных существует целый ряд методов, которые позволяют их включать в прогнозные модели в зависимости от того, являются ли они в данной ситуации зависимыми или прогнозными. Это могут быть бинарные или полиномиальные логистические модели, пробиты, модели дополнительного логарифма, порядковые модели, категориальные регрессии и так далее.

Характерной особенностью нашего подхода является то, что мы строим регрессионные модели не только для числовых данных, но и для категориальных или номинальных данных. То есть мы можем построить прогностическую модель, которая позволяет отнести данные к той или иной группе или категории.

Кроме того, при построении регрессий очень важно правильно обрабатывать исходный массив данных, изучать выдающиеся и пропущенные значения. Также важно верно оценивать применимость тех или иных статистических методов, их ограничения и допущения, проверять мультиколлинеарность модели, ее гетероскедастичность. Эти вещи, как правило, забывают делать любители использования офисного программного обеспечения для построения регрессионных моделей.

В процессе анализа с помощью информационных критериев рассматривается степень точности модели в зависимости от включения или исключения из нее определенных факторов, так как даже факторы, которые имеют сильную связь с результирующей величиной, могут давать высокий уровень ошибки прогноза ввиду сильного разброса данных. Только профессионал может правильно оценить, какими критериями правильно оценивать качество, точность и степень достоверности моделей.

Помните, что статистика — это очень серьезная наука, в которой нет места любительскому подходу, если вы хотите действительно получить правильный результат, который можно будет использовать на практике или опубликовать в научной статье.

В результате регрессионного анализа мы осуществим

  • выбор наилучших подмножеств факторов, которые имеют влияние на результирующую величину и дают наиболее точную прогностическую модель,
  • определение степени важности факторов,
  • определение формы влияния в виде формулы и графически (возможно, несколько моделей),
  • обработку выборки и грамотную подготовку ее к анализу,
  • построение моделей и оценку их качества,
  • анализ ошибок данных моделей, их сильных выбросов и степени их точности.