1. Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений.
2. Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных.
3. Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель.
4. Формулировка гипотезы о форме связи (простая или множественная, линейная или нелинейная).
5. Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии).
6. Оценка точности регрессионного анализа.
7. Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов.
При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования и классификации. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Решение задачи классификации осуществляется таким образом: линия регрессии делит все множество объектов на два класса, и та часть множества, где значение функции больше нуля, принадлежит к одному классу, а та, где оно меньше нуля, - к другому классу.
Парень задает вопрос девушке (ей 19 лет),с которой на днях познакомился, и секса с ней у него еще не было: Скажи, а у тебя до меня был с кем-нибудь секс? Девушка ему ответила: Да, был. Первый раз – в семнадцать. Второй в восемнадцать. А третий -… После того, как девушка рассказала ему про третий раз, парень разозлился, назвал ее проституткой и ушел вне себя от гнева. Вопрос: Что ему сказала девушка насчет третьего раза? Когда он был?
Статью подготовила доцент кафедры социально-гуманитарных дисциплин Волгушева Алла Александровна. 
