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 |
Понятие регрессионного анализа
Регрессионный анализ, который заключается в определении аналитического выражения связи зависимой случайной величины Y (называемой также результативным признаком) с независимыми случайными величинами Х1, Х2,.., Хn (называемыми также факторами). Форма связи результативного признака с факторами получила название уравнения регрессии. В зависимости от типа выбранного уравнения различают линейную и нелинейную регрессию (в последнем случае возможно дальнейшее уточнение: квадратичная, экспоненциальная, логарифмическая и т. д.). В зависимости от числа взаимосвязанных признаков различают парную и множественную регрессию. Если исследуется связь между двумя признаками (результативным и факторным), то регрессия называется парной, если между тремя и более признаками — множественной (многофакторной) регрессией. При изучении регрессии следует придерживаться определенной последовательности этапов: 1. Определение степени стохастической взаимосвязи результативного признака и факторов; 2. Задание аналитической формы уравнения регрессии; 3. Определение параметров уравнения регрессии; 4. Проверка общего качества уравнения регрессии; 5. Проверка статистической значимости каждого коэффициента уравнения регрессии; 6. Определение их доверительных интервалов; 7. Получение на основе построенного уравнения регрессии точечной и интервальных оценок прогнозного значения результативного признака. Определение степени стохастической взаимосвязи результативного признака и факторов Наиболее точным показателем, позволяющим определить наличие, тесноту и направление взаимосвязи между переменными считается выборочный коэффициент корреляции (rx, y), определяемый по формуле: Коэффициент корреляции не зависит от единиц, в которых измеряются анализируемые переменные и прост в интерпретации: 1. Значение коэффициента корреляции варьируется в интервале от –1 до 1. При получении расчетного значения, близкого к 1(-1) говорят о наличии корреляционной зависимости между переменными. При значениях коэффициента корреляции больше 0,7 (меньше –0,7) зависимость считается высокой. 2. Знак коэффициента дает сведения относительно направления зависимости («+» - прямая, «-» - обратная). Под прямой зависимостью понимают взаимосвязь при которой увеличение значения одной переменной ведет к увеличению значения другой. Обратная зависимость предполагает, что увеличение значения одной переменной влечет за собой уменьшение значения другой.
Задание аналитической формы уравнения регрессии На данном этапе определяют тип зависимости между результативным и факторными признаками (линейная, нелинейная). На основе выбранного типа зависимости определяется базовое уравнение регрессии[10], на основе которого будут проводиться все дальнейшие вычисления. В случае с парной регрессией реальную помощь на данном этапе может принести изображение статистических значений на графике. К примеру, очевидно, что между переменными, данные по которым представлены на рис. 5.25 существует линейная зависимость. Рис. 5.25. Графическое изображение зависимости между переменными В случае с много факторной регрессией качество выбор базовой модели можно провести экспертным путем. Начинающим исследователям можно порекомендовать провести дальнейшие расчеты по нескольким возможным моделям и сравнить полученные результаты.
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-02-07; просмотров: 87; 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 - 52.14.224.197 (0.005 с.) |