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 |
Типичная ошибка прогнозирования: стандартная ошибка оценки
Как и в случае простой регрессии, когда мы имеем дело лишь с одной X- переменной, стандартная ошибка оценки указывает приблизительную величину ошибок прогнозирования. Возвращаясь к нашему примеру с тарифами на размещение рекламы в журналах, Se = $21 578. Это говорит о том, что фактические тарифы на размещение рекламы в этих журналах, как правило, отклоняются от прогнозируемых тарифов не более, чем на $21 578 (речь идет о стандартном отклонении). Иными словами, если распределение ошибок является нормальным, то можно ожидать, что примерно 2/3 фактических тарифов будут находиться в пределах Se от прогнозируемых тарифов; примерно 95% — в пределах 2Se и т.д. Эта стандартная ошибка оценки, Se = $21 578, указывает остаток вариации тарифов после того, как вы использовали Х-переменные (величина читательской аудитории, процент мужчин и медиана дохода) в уравнении регрессии для прогнозирования тарифов каждого журнала. Сравните этот показатель с обычным стандартным отклонением одной переменной для тарифов, SY = $45 446, вычисленным без использования других переменных. Это стандартное отклонение, SY, указывает остаток вариации тарифов после того, как вы использовали для прогнозирования тарифов каждого журнала только среднее значение . Заметьте, что Se = $21 578 меньше, чем SY = $45 446; ошибки, как правило, оказываются меньше, если для прогнозирования тарифов использовать уравнение регрессии, а не просто . Как видите, Х-переменные полезны для объяснения размеров тарифов. Это можно представить себе следующим образом. Если вам ничего неизвестно об Х-переменных, вы будете использовать в качестве оптимальной приблизительной оценки среднее значение тарифа ( = $83 534) и будете ошибаться приблизительно на SY = $45 446. Но если вам известны такие характеристики, как величина читательской аудитории, процент мужчин и средний доход, то для прогнозирования тарифов можно воспользоваться уравнением регрессии; в этом случае вы ошибетесь примерно на Se = $21 578. Такое сокращение ошибки прогнозирования (с $45 446 до $21 578) и является одним из преимуществ использования регрессионного анализа.
Объясненный процент вариации: R 2
Коэффициент детерминации (часто также используют термин “квадрат множественной корреляции”), R2, указывает, какой процент вариации Y объясняется влиянием всех Х-переменных.
Если вернуться к нашему примеру с тарифами на размещение рекламы в журналах, то коэффициент детерминации, R2 = 0,787, или 78,7%, указывает на то, что независимые переменные (Х-переменные - величина читательской аудитории, процент мужчин и средний доход) объясняют 78,7% вариации тарифов. При этом 21,3% остаются необъясненными и связываются с влиянием других факторов. 78,7% — довольно большое значение R2; во многих исследованиях приходится работать со значительно меньшими величинами, которые, тем не менее, обеспечивают достаточно качественные прогнозы. Желательно, чтобы значение R2 было как можно большим (большие значения R2 свидетельствуют о том, что исследуемая взаимосвязь является достаточно сильной). В идеальном случае R2 = 100%; это возможно лишь в том случае, когда все ошибки прогнозирования равны 0 (что, как правило, свидетельствует о наличии ошибок в другом месте!).
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-01-08; просмотров: 88; 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 - 52.15.179.139 (0.006 с.) |