Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Визначення довірчих інтервалів коефіцієнтів множинної регресії
Останнім, завершаючим етапом аналізу моделі множинної регресії є оцінка довірчих інтервалів отриманих коефіцієнтів моделі. Справа у тому, що визначені одного разу коефіцієнти моделі системи не будуть незмінними при їх повторному визначенні із застосуванням нових експериментальних даних, а кожного разу їх значення будуть відрізнятися від попередніх значень. Задачею цього розділу буде саме визначення границь інтервалів, в яких з заданою ймовірністю будуть знаходиться вказані коефіцієнти при їх повторних визначеннях. В теорії статистики доведено, що отримані оцінки коефіцієнтів моделі, будуть незміщеними і обґрунтованими при виконанні наступних умов: - при кожному спостереженні похибка εі є випадковою величиною з математичним сподіванням Мε=0 і дисперсією тобто систематична складова похибки відсутня. - матриця значень хij складається з лінійно - незалежних змінних. Саме при виконанні цих умов дисперсія параметрів моделі визначається матрицею коваріацій вектора оцінок А
З огляду на (4.13):
де Е- одинична, діагональна матриця, матриця коваріацій (дисперсій) параметрів моделі регресії А прийме вид: cov(A)=s2E(XTX)-1.
Приймаючи замість його оцінку S2, якавизначається як
де (п-т) - число ступенів свободи, яке дорівнює числу вибірок за винятком числа параметрів моделі, що визначаються, маємо:
(4.14)
де bjj - діагональні елементи матриці (XT X)-1 (j=0,1,2,..., m)... Тоді середнє-квадратична помилка визначення параметра aj буде дорівнювати
(4.15) Формули (4.14) і (4.15) можуть бути використані безпосередньо для оцінки параметрів моделі множинної регресії. У розглянутому вище прикладі діагональні елементи матриці (ХтХ)-1 є рівними:
Розрахуємо S2:
Тоді середню квадратичну похибку визначення аj розрахуємо по (4.14) з урахуванням (4.15):
Далі визначимо розрахункові коефіцієнти довіри (t - коефіцієнти) параметрів моделі:
При рівні довірчої ймовірності Р=0,95 і числі ступенів свободи К=п-m- 1=19-2-1 = 16 по таблиці Стьюдента знаходимо критичне значення коефіцієнта довіри tкр =2,12. Тому в отриманому рівнянні регресії, значущим є лише коефіцієнт регресії а2 =1,532, тобто вплив змінної х1 є незначним.
Довірчий інтервал для коефіцієнта моделі а2 визначається (при Р=0,95):
Оскільки параметри а0 і а1 не є значущими, то а1 може бути виключений з рівняння множинної регресії. При цьому замість змінної х1 може бути прийнята друга змінна, яка досі не розглядалась і не була введена в модель множинної регресії. Можливо, що ця подія допоможе підвищити точність моделі. Але при цьому всю процедуру оцінювання необхідно повторити з усіма експериментальними даними, включаючи також дані про нову змінну х1. Завершуючи розгляд методики отримання моделей множинної лінійної регресії, введемо програму розрахунків коефіцієнтів множинної регресії та оцінку точності моделі у середовище MATHCAD -2000 (див. нижче). В наведеній програмі досліджується залежність прибутку (у) від обсягу капіталовкладень за поточний рік (х1), обсягів основних фондів (х2) і чисельності працюючих на 7 аналогічних підприємствах. Отриманий коефіцієнт детермінації Кд =0,922 свідчить про те, що незалежні змінні (аргументи моделі) вибрані правильно. Про це свідчить також і отримана дисперсія похибки моделі. Зауважимо, що в результаті розрахунків чисельність працюючих негативно впливає на прибутковість роботи підприємств. Виходячи з цього необхідно приділити значну увагу саме питанню більш ефективного використання особистого складу працюючих з метою підвищення їх віддачі. Можливо, що необхідно скоротити адміністративний персонал і підвищити долю безпосередньо зайнятих на виробництві людей.
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-01-25; просмотров: 90; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.222.148.124 (0.007 с.) |