Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
Топ:
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации...
Проблема типологии научных революций: Глобальные научные революции и типы научной рациональности...
Интересное:
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Дисциплины:
|
из
5.00
|
Заказать работу |
Содержание книги
Поиск на нашем сайте
|
|
|
|
Для перевірки загальної якості рівняння багатофакторної регресії застосовують:
1. Коефіцієнт детермінації:
(12)
2. Скоригований коефіцієнт детермінації:
(13)
(14)
З (14) випливає, що
для
.
може бути і від’ємним.
3. Індекс кореляції (множинний коефіцієнт кореляції) :
,
Î [0, 1]. (15)
Для перевірки статистичної значущості коефіцієнта детермінації застосовують F-критерій Фішера. Аналіз статистичної значущості коефіцієнта детермінації проводять за наступними етапами:
1) розраховують F-статистику:
, (16)
де
– кількість незалежних змінних;
2) з таблиць критичних точок розподілу Фішера знаходять
;
3) якщо
, то
є статистично значущим, рівняння якісно описує зв’язок між залежною і незалежними змінними.
Визначення коефіцієнта детермінації для парної лінійної регресії.
Функціональна залежність умовного математичного сподівання
від
називається функцієюрегресії
на
:
(1)
де
– значення ВВ
в
-му спостереженні,
.
Парна лінійна регресія являє собою лінійну функцію між умовним математичним сподіванням
залежної змінної
і однією незалежною змінною
:
.(2)Співвідношення (2) називається теоретичним лінійним рівнянням регресії. Для відображення того факту, що кожне фактичне значення залежної змінної (
) відхиляється від відповідного умовного математичного сподівання (
), необхідно ввести в співвідношення випадковий доданок
:
, (3)
де
,
– теоретичні параметри (теоретичні коефіцієнти) регресії;
– випадкові відхилення.Співвідношення (3) називається теоретичною лінійною регресійною моделлю. За вибіркою можна побудувати емпіричне рівняння регресії:
, (4)
де
– оцінка умовного математичного сподівання
;
,
– оцінки невідомих параметрів
(емпіричні коефіцієнти регресії).
Фактичні значення залежної змінної (
) розраховуються за формулою:
, (5)
де
– оцінка теоретичного випадкового відхилення
.
|
|
|
Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьшения длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
© cyberpediasu.com 2017-2026 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!