Fan nomi: Bioinformatika va biomexanika

Regressiya modellari. Regressiya tahlili statistik ma'lumotlarni tahlil qilishda qo'llaniladigan eng keng tarqalgan usullardan biridir. "Regressiya" atamasi birinchi marta ser Frensis Galton tomonidan asos solingan. Galton Charlz Darvinning amakivachchasi edi va fanga, xususan, biologiyaga qiziqish uyg'otdi. Ser Frensis Galton merosga oid ba'zi maqolalarni nashr etdi, unda u otalarning bo'yi va o'g'illarining bo'yi o'rtasidagi munosabatni kuzatdi.

Regressiya modellarining dastlabki asoschilaridan biri eng taniqli matematiklardan biri Karl-Fridrix Gauss edi. Gauss astronomik kuzatishlar yordamida sayyoralarning orbitalarini baholash uchun eng kichik kvadrat usulini ixtiro qildi. Eng kichik kvadratni hisoblash kvadratlar yig'indisiga asoslanadi. Kvadratlar yig'indisi 1920-yillarda ser Ronald Fisher tufayli yanada rivojlangan. U o'zining mashhur " Tadqiqot xodimlari uchun statistik usullar " kitobida dispersiya tahlili (ANOVA) deb nomlangan, ehtimol, eng keng tarqalgan statistik modellashtirish tizimini amalga oshirishning rasmiy usulini nashr etdi

Ushbu kitob 1925 yilda nashr etilgan va shundan beri regressiya modellari turli xil ma'lumotlar namunalariga moslashish va muayyan muammolarni hal qilish uchun sezilarli darajada rivojlangan. Ushbu bobda chiziqli regressiya modellari uchun asosiy taxminlar bilan birga oddiy chiziqli regressiya modeli tasvirlanadi va modelni baholash va modelni baholash bilan birga keladi.

Regressiya tahlili - sozlashning yana bir mashhur usuli. Regressiya tahlilida barcha o'lchangan asosiy chalkashliklar natijani bashorat qiluvchi sifatida kiritilgan. Ushbu tuzatish davolanayotganga o'rtacha sabab ta'sirini va o'rtacha sabab ta'sirini keltirib chiqarishi mumkin. Ushbu usulning uchta asosiy kamchiliklari mavjud. Birinchi kamchilik shundaki, to'g'ri model spetsifikatsiyasi xolis effektlarni keltirib chiqaradi. O'lchovlilik oshganda, regressiya diagnostikasi protseduralaridan foydalangan holda ham munosabatlarning to'g'ri shakllarini aniqlash qiyinroq.