Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Проверка истинности параметров уравнения множественной линейной регрессии. Определение стандартных отклонений и t-статистики коэффициентов.






    вторая часть вопроса) Дабы вернуть дисперсию в реальность, то есть использовать результат расчета для более приземленных целей, из нее извлекают квадратный корень. Получается так называемое стандартное отклонение. В статистике этот показатель еще называют среднеквадратическим отклонением, но первое название более короткое и распространенное. Формула стандартного отклонения имеет вид:

    Стандартное отклонение еще называют сигмой – от греческой буквы, которой его обозначают. Отсюда и название известного статистического метода «6-сигма». То есть 6 стандартных отклонений. Стандартное отклонение, очевидно, также характеризует меру рассеяния данных, но теперь (в отличие от дисперсии) его можно сравнивать с исходными данными, так как единицы измерения у них одинаковые (это явствует из формулы расчета). Но и этот показатель в чистом виде не очень информативен, так как в нем заложено слишком много промежуточных расчетов, которые сбивают с толку (отклонение, в квадрат, сумма, среднее, корень). Тем не менее, со стандартным отклонением уже можно работать непосредственно, потому что свойства данного показателя хорошо изучены и известны. Сигма, как мера неопределенности, также участвует во многих статистических расчетах. С ее помощью устанавливают степень точности различных оценок и прогнозов. Если вариация очень большая, то стандартное отклонение тоже получится большим, следовательно, и прогноз будет неточным, что выразится, к примеру, в очень широких доверительных интервалах.

    t -статистика – это отношение стандартной ошибки оценки коэффициента к его абсолютной величине. Его конкретное значение можно сравнить с таблицами t -статистик, которые в зависимости от размера выборки показывают выраженные в процентах вероятности, что оно могло возникнуть случайно, когда истинная величина коэффициента была нулевой.

    Критерий Стьюдента широко применим в практике проверки статистических гипотез о равенстве средних значений двух выборок или среднего значения выборки с неким значением (целевым показателем). В последнем случае различают двухсторонние и

    односторонние гипотезы. Использование данного критерия предполагает сравнение распределения наблюдаемой величины с распределением Стьюдента. В простейшем случае табличное значение критерия Стьюдента сравнивается с расчетным и, на основании этого исследователь делает вывод в пользу нулевой или альтернативной гипотезы.

    Условия использования коэффициента Стьюдента:

    • Исследуемые данные подчиняются нормальному закону распределения

    • Равенство дисперсий (при сравнении двух выборок)

    С помощью критерия Фишера оценивают качество регрессионной модели в целом и по параметрам. Для этого выполняется сравнение полученного значения F и табличного F значения. F-критерия Фишера. F фактический определяется из отношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы: , где n - число наблюдений; m - число параметров при факторе х.

    F табличный - это максимальное значение критерия под влиянием случайных факторов при текущих степенях свободы и уровне значимости а.

    Уровень значимости а - вероятность не принять гипотезу при условии, что она верна. Как правило а принимается равной 0, 05 или 0, 01.

    Если Fтабл > Fфакт то признается статистическая незначимость модели, ненадежность уравнения регрессии.







    © 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.