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 |
Знаходження оцінок параметрів моделі ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4
Методом найменших квадратів M = , В =
• Виділити масив матриці результату: (m n)•(n k) = (m k);
• fx: Математические → “МОБР”, “МУМНОЖ”
• Комбінація кнопок: F2+ Ctrl +Shift + Enter 4. Розрахункові таблиці: (фіксація значень , кнопкою „F4”)
. 5. Графік моделі у „хмарі” розсіювання
“Точечные диаграммы”: “Диапазон”: Масиви (Х; Y) + Ctrl масив 6. Дисперсійний аналіз лінійної моделі:
7. Значущість оцінок параметрів і моделі: Ø Значущість моделі за критерієм Фішера:
1) α – рівень значущості; Fтабл. знаходиться з таблиці
2) Fф. >,< Fтабл . => значущість (незначущість) моделі (коефіцієнта R2) Ø Значущість оцінок параметрів моделі за t -критерієм: 1) t табл. знаходиться з таблиці t - розподілу: df = n - m-1, α/2 – рівень значущості; 2) tф. >,< tтабл. => значущість (незначущість) оцінок параметрів моделі
Ø Інтервали надійності для оцінок : 8. Прогноз: Точковий прогноз: хпр = Інтервальний прогноз: ,
. ,
9. Аналіз лінійної моделі:
Лабораторна робота № 2 «МЛР» Для оцінки параметрів та аналізу моделі за допомогою функції «ЛИНЕЙН»: - Вводимо вихідні дані на лист Excel. - Виділяємо масив , де m – кількість змінних моделі. - активуємо «Мастер функций» - категорія «статистические» - функція «ЛИНЕЙН».
Діалогове вікно функції «ЛИНЕЙН» матиме вигляд: «Известные значения Y» - множина значень Y; «Известные значения Х» - множина значень незалежних змінних Х; «Конст» - логічне значення, яке вказує чи потрібно, щоб оцінка параметру (вільний член) дорівнювала нулю;
«Статистика» - логічне значення, яке вказує чи потрібна додаткова статистика по регресії. - Натискаємо кнопку «ОК», або клавішу «Enter». В лівому верхньому кутку виділеної області з’явиться перший елемент таблиці. Щоб побачити всю таблицю натискаємо клавішу «F2», а потім – комбінацію клавіш «Сtrl – Shift – Enter».
Приклад. Для аналізу залежності ціни автомобілю Y ($ тис) від його віку (р.) та потужності двигуна (к.с.) з бази даних салону, що займається продажем потриманих автомобілів, були вибрані відомості про 16 машин. Ці відомості наведені в таблиці.
Побудувати відповідну лінійну економетричну модель за допомогою: 1. вбудованої статистичної функції MS Excel – «ЛИНЕЙН»; 2. надбудови MS Excel «Пакет анализа».
Розв ’ язання
1. Для даної задачі таблиця «ЛИНЕЙН» матиме вигляд:
· Перший рядок результатів розрахунку містить оцінки параметрів моделі: · Другий рядок містить стандартні похибки оцінок параметрів моделі: · В третьому рядку таблиці результатів знаходяться два показники – коефіцієнт детермінації і стандартне відхилення залишків моделі: · Четвертий рядок також містить дві характеристики - критерій Фішера та ступені свободи: · В п’ятому рядку знаходяться сума квадратів регресії та сума квадратів залишків:
2. Для оцінки регресії в MS Excel за допомогою «Пакету аналізу» необхідно: - Активувати, якщо це не було зроблено раніше, пакет аналізу. В головному меню слід вибрати «Сервис» – «Надстройки» і вибрати «Пакет анализа». Рис.. Діалогове вікно «Надстройки» - Після установки пакету аналізу, для проведення регресійного аналізу моделі в меню «Сервис» вибираємо «Анализ данных» -«Регрессия». Діалогове вікно матиме вигляд:
Рис.. Діалогове вікно «Регрессия» Рис.. Результати регресійного аналізу моделі
«Входной интервал Y» - діапазон значень залежної змінної. «Входной интервал Х» - діапазон значень незалежних змінних, причому змінні повинні знаходитись в сусідніх стовпчиках. «Метки» - опція, що вказує, чи містить перший рядок назви стовпчиків (в нашому випадку опція вибрана, тобто містить). «Константа – 0» - опція, що вказує на наявність чи відсутність константи в регресії. «Уровень надежности» - дозволяє обрати потрібний рівень надійності результатів. «Параметры вывода» - в нашому випадку результати аналізу будуть виведені на новий лист Excel. «Множественный R» — множинний коефіцієнт кореляції; «R-квадрат» — коефіцієнт детермінації; «Нормированный R-квадрат» - «Стандартная ошибка» — стандартна похибка моделі; «Наблюдения» — кількість експериментальних точок. df - кількість ступенів свободи: на регресію, залишкова та загальна; SS - сума квадратів відхилень між експериментальними та розрахованими на основі моделі значеннями; MS - дисперсія; F - критерій Фішера; «Значимость F» - показує ймовірність можливості хибного висновку на основі одержаних даних. «Y - пересечение» - вільний член рівняння регресії «Коэффициенты» - оцінки параметрів моделі; «Стандартная ошибка» - середньоквадратична похибка при визначенні значення відповідного параметру регресійного рівняння; «t - статистика» - критерій Стьюдента; «P - значение» - ймовірність можливості хибного висновку на основі одержаних даних «Нижние 95%, Верхние 95%» - межі довірчого інтервалу для значення коефіцієнту при рівні достовірності 95%.
3. Висновки: На основі вихідних статистичних даних була побудована економетрична модель залежності ціни автомобілю Y від його віку та потужності двигуна . · Рівняння моделі має вигляд: · Коефіцієнт детермінації дорівнює 0,98, множинний коефіцієнт кореляції – 0,99. Тобто варіація значень ціни автомобілю на 98% визначається варіацією значень його віку та потужності двигуна, між залежною та незалежними змінними існує тісний лінійний зв'язок. · Фактичне значення критерію Фішера перевищує табличне значення , взяте при ступенях свободи (13; 2) і рівні значущості 5%, модель достовірна. · Табличне значення критерію Стьюдента, взяте при ступенях свободи і , становить Оцінки параметрів моделі є статистично значущими, оскільки фактичні значення критерію Стьюдента, для кожної з оцінок, дорівнюють, відповідно, і і є більшими за табличне значення. · Довірчі інтервали для оцінок параметрів моделі: ; і .
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-21; просмотров: 497; 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 - 3.145.111.183 (0.026 с.) |