Bài viết sưu tầm

Phân tích hồi quy bao gồm việc xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (y) và một hoặc nhiều biến độc lập (x₁, x₂, ..., x_n). Đây là một phương pháp đã được chứng minh để xác định biến nào có tác động đến biến phụ thuộc. Nó cũng cho phép bạn xác định yếu tố nào (biến độc lập) quan trọng nhất, yếu tố nào có thể bỏ qua và các yếu tố này ảnh hưởng lẫn nhau như thế nào. Phân tích hồi quy tạo ra một phương trình hồi quy trong đó các hệ số biểu thị mối quan hệ giữa mỗi biến độc lập và biến phụ thuộc. Phương trình hồi quy có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán.

Một công ty dược phẩm có thể sử dụng phân tích hồi quy để dự đoán thời hạn sử dụng của thuốc nhằm đáp ứng các quy định của FDA và xác định ngày hết hạn phù hợp cho thuốc. Biến phụ thuộc sẽ là thời hạn sử dụng. Các biến độc lập có thể là nhiệt độ trung bình và độ ẩm tương đối mà thuốc sẽ được bảo quản.

Thời hạn sử dụng ước tính = a+b*NhietDo+ c*DoAmTuongDoi

Các giá trị ước tính của tham số (a, b và c) được sử dụng để xây dựng phương trình hồi quy dự kiến. Sau đó, nhiều thử nghiệm được sử dụng để đánh giá xem mô hình có đủ chính xác hay không.

Nếu mô hình được coi là đạt yêu cầu, phương trình hồi quy có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc khi biết giá trị của các biến độc lập.