Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Стандартные ошибки корреляции, стандартные ошибки параметров линейной регрессии.






    Стандартная ошибка коэффициента корреляции рассчитывается следующим образом:

    Стандартная ошибка коэффициента регрессии определяется по

    формуле:

    mb=Sост/σ х√ n

    Величина стандартной ошибки совместно с t -распределением

    Стьюдента при n - 2 степенях свободы применяется для проверки

    существенности коэффициента регрессии и для расчета его доверительного

    интервала.

    Для оценки существенности коэффициента регрессии его величина

    сравнивается с его стандартной ошибкой, т.е. определяется фактическое

    значение t -критерия Стьюдента.

    Прогнозное значение ур определяется путем подстановки в уравнение регрессии соответствующего (прогнозного) значения хр. Вычисляется средняя стандартная ошибка прогноза где

    и строится доверительный интервал прогноза

    2ой вариант:

    Стандартная ошибка коэффициента регрессии

    Для оценки существенности коэффициента регрессии его величина сравнивается с

    его стандартной ошибкой, т. е. определяется фактическое значение t-критерия

    Стьюдентa: которое

    затем сравнивается с табличным значением при определенном уровне значимости

    и числе степеней свободы (n- 2).

    Стандартная ошибка параметра а:

    Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе величины

    ошибки коэффициента корреляции тr:

    Общая дисперсия признака х:

    Коэф. регрессии Его

    величина показывает ср. изменение результата с изменением фактора на 1 ед.

    Ошибка аппроксимации:

    Проверка истинности моделей множественной регрессии:

    - Расчет параметров

    - Выбор фактора, оказывающего большее влияние

    - Построение парных моделей регрессии

    - Определение лучшей модели

     

    -Проверка предпосылок МНК ( 1.Первую предпосылку проверим путём вычисления суммы значений остатков

    2.Случайный характер остатков. Проверим графически)







    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.