* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННЫЙ 29 висимой переменной y в вычислениях используется ln(y). Параметры логарифмической модели оцениваются аналогично, но вместо независимой переменной x в вычислениях используется ln(x). Если в уравнении используется несколько независимых переменных, регрессия называется множественной. Уравнение множественной регрессии имеет вид y = ∑b x i =1 i b i + a . Коэффициенты регрес- сии bi показывают, как изменяется среднее значение y при изменении каждой из независимых переменных x i на единицу. Свободный член уравнения a равен среднему значению y , когда все независимые переменные x i = 0 . Теснота регрессионной связи определяется коэффициентом детерминации, который представляет собой квадрат коэффициента множественной корреляции и интерпретируется как доля дисперсии зависимой переменной y , объясненная посредством набора независимых переменных x1 , x 2 ,..., x k . Для парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента парной линейной корреляции. Для нелинейных парных моделей аналогом коэффициента детерминации является корреляционное отношение. В последние годы регрессионным методам придают чрезвычайно большое значение, так как они рассматриваются как альтернатива методу факторного эксперимента при исследовании причинных связей. Тяжесть доказательства причинного характера связи между зависимой и независимыми переменными переносится при этом на доказательство выполнения трех критериев каузальности: (1) причины (независимые переменные) предшествуют следствию (зависимой переменной) во времени либо выражаются «статусными» переменными; (2) все независимые переменные коррелируют с зависимой переменной; (3) на взаимодействие зависимой и независимых переменных не влияют никакие факторы, не учтенные в анализе. Л и т. : Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. – М., 1979; Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. – М., 1982; Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. – М., 1982. О. В. Терещенко