Теоретические сведения. Парная регрессия – уравнение связи двух переменных у и х: ,
Парная регрессия – уравнение связи двух переменных у и х: , где у – зависимая переменная (результативный признак);х – независимая, объясняющая переменная (признак - фактор).Различают линейные и нелинейные регрессии. Нелинейные регрессии делятся на два класса: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным: - полиномы разных степеней - равносторонняя гипербола Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам: - степенная - показательная - экспоненциальная При оценке параметров нелинейных регрессий используют МНК, предварительно преобразовывая уравнение к линейному виду: - для равносторонней гиперболы вида , заменив на z, получим линейное уравнение регрессии: и система нормальных уравнений составит: - для полулогарифмической кривой , заменив lnx на z, получим линейное уравнение регрессии Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам, подразделяются на два типа: нелинейные модели внутренне линейные и нелинейные модели внутренне нелинейные. Если нелинейная модель внутренне линейна, то она с помощью логарифмирования уравнения по основанию e или 10 может быть приведена к линейному виду. Например, для оценки параметров степенной функции применяется метод наименьших квадратов к линеаризованному уравнению , т.е. решается система нормальных уравнений: . Параметр определяется непосредственно из системы, а параметр а – косвенным путем после потенцирования величины lnа. Нелинейная модель внутренне нелинейная (например, ) не может быть преобразована в уравнение, линейное по коэффициентам. Для оценки параметров в этом случае используют итеративные процедуры. Тесноту связи изучаемых явлений оценивает индекс корреляции для нелинейной регрессии : , где общая дисперсия результативного признака - остаточная дисперсия, определяемая исходя из уравнения регрессии Для оценки качества подбора функции рассчитывается квадрат индекса корреляции, называемый индексом детерминации. Индекс детерминации характеризует долю дисперсии результативного признака у, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака: . Коэффициент эластичности, средняя ошибка аппроксимации определяются аналогично линейной парной регрессии (см. лабораторную работу №1). Оценка значимости уравнения нелинейной парной регрессии в целом дается с помощью F – критерии Фишера и выполняется аналогично оценке значимости уравнения линейной парной регрессии (см. лабораторную работу №1). Прогнозное значение определяется путем подстановки в уравнение регрессии соответствующего прогнозного значения . Вычисляется средняя стандартная ошибка прогноза: , где . и строится доверительный интервал прогноза, границы которого определяются как предельная ошибка прогноза.
Постановка задачи По территориям региона приводятся данные за 199Х год (табл.6). Таблица 6
Продолжение таблицы 6 Требуется: 1. Для характеристики зависимости y от x: а) построить показательное уравнение парной регрессии у от х; б) оценить тесноту связи с помощью индексов корреляции и детерминации; в) оценить качество показательного уравнения парной регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации; г) дать оценку силы связи с помощью среднего коэффициента эластичности; д) оценить статистическую значимость результатов регрессионного моделирования с помощью F – критерия Фишера. е) найти прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза при уровне значимости =0,05 . 2. Проверить полученные результаты с помощью ППП MS Excel.
Популярное: Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Как построить свою речь (словесное оформление):
При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (526)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |