Отчет по контрольной работе
Линейная регрессия Пример. По территориям региона приводятся данные за 199Х г.
Требуется: 1. Построить линейное уравнение парной регрессии у по х. 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации. 3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом и отдельных параметров регрессии и корреляции с помошью F - критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Рис. 1 Кнопка «Office» Параметры Excel
4. Выполнить прогноз заработной платы у при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 107% от среднего уровня. 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. 6. На одном графике отложить исходные данные н теоретическую прямую. С помощью инструмента анализа данных Регрессия можно получить результаты регрессионной статистики, дисперсионного анализа, доверительных интервалов, остатки и графики подбора линии регрессии. Если в менюДанные еще нет команды Анализ данных, то необходимо сделать следующее. В главном меню последовательно выбираем Кнопка «Office»®Параметры Excel®Надстройки®Надстройки Excel®Перейти(см. Рис.1) Устанавливаем «флажок» в строке Пакет анализа.
Рис. 2 Надстройки Excel Рис. 2. Ввод данных Далее следуем по следующему алану. 1. Вносим исходные данные (см. Рис.2). 2. Данные ®Анализ данных ®Регрессия 3. Заполняем диалоговое окно и параметров вывода (см. Рис. 3)
Входной интервал Y - диапазон, содержащий данные результативного признака; Входной интервал X - диапазон. содержащий данные признака-фактора; Метки - «флажок», который указывает. содержит ли первая строка названия столбцов; Константа - ноль - «флажок», указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении: Выходной интервал - достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона; Новый рабочий лист - можно указать произвольное имя нового листа (или не указывать, тогда результаты выводятся на вновь созданный лист). Получаем следующие результаты для рассмотренного выше примера:
Откуда выписываем, округляя до 4 знаков после запятой переходя к нашим обозначениям: Уравнение регрессии: . Коэффициент корреляции: . Коэффициент детерминации: Фактическое значение F -критерия Фишера: F = 10.8280. Остаточная дисперсия на одну степень свободы: . Корень квадратный из остаточной дисперсии (стандартная ошибка): .
Стандартные ошибки для параметров регрессии: = 24,2116; = 0,2797. Фактические значения t-критерия Стьюдента: = 3,1793; = 3,2906. Доверительные интервалы: Как видим, найдены все рассмотренные выше параметры и характеристики уравнения регрессии, за исключением средней ошибки аппроксимации (значение t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции совпадает с ). Результаты «ручного счета» от машинного отличаются незначительно (отличия связаны с ошибками округления). Варианты для самостоятельной работы
Отчет по контрольной работе 1. Определить параметры уравнения регрессии и интерпретировать их. 2. Найти значение линейного коэффициента корреляции и пояснить его смысл. 3. Рассчитать и объяснить значение коэффициента детерминации. 4. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом при уровне значимости (коэффициент детерминации) 5. Оценить статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии при уровне значимости . 6. Определить адекватность построенной модели. Сделать выводы.
Популярное: Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (576)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |