В регрессионном анализе рассматриваются односторонняя зависимость случайной переменной Y от одной (или нескольких) неслучайной независимой переменной X. Такая зависимость может возникнуть, например, в случае, когда при каждом фиксированном значении X соответствующие значения Y подвержены случайному разбросу за счет действия ряда неконтролируемых факторов. Такая зависимость Гот X (иногда ее называют регрессионной) может быть также представлена в виде модельного уравнения регрессии 7 по X (3.1). При этом зависимую переменную У называют также функцией отклика, объясняемой, выходной, результирующей, эндогенной переменной, результативным признаком, а независимую переменную X — объясняющей, входной, [c.51]
Однако в жестких теоретических рамках модельных допущений о типе распределения исследуемого вектора показателей ( (1), (2),---, (р) Л) может быть получен общий вид функции регрессии /(X) = Е (т = X) (здесь, как и ранее, = = ( < >,. .., <">) и X - (х<1 . .., < > ). Так, например, если предположить, что исследуемый вектор переменных ( т]) подчиняется (р + 1)-мерному нормальному распределению с вектором средних значений [c.166]