рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии

Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии - раздел Образование, Парная линейная регрессия 1) Коэффициент Множественной Детерминации ...

1) коэффициент множественной детерминации ,

;

2) индекс множественной корреляции R;

3)линейный коэффициент множественной корреляции (для )

;

4)в случае двухфакторной линейной модели индекс множественной корреляции R может быть найден по формуле:

5) Скорректированный индекс (коэффициент) корреляции:

; k – число параметров при переменных.

В статистических пакетах прикладных программ в процедуре множественной регрессии обычно приводится скорректированный коэффициент (индекс) множественной корреляции (детерминации).

6) дельта-коэффициенты :

, (6.17)

где – коэффициент парной корреляции между y и ;

– множественный коэффициент детерминации.

7) частные коэффициенты эластичности:

, (6.18)

где – коэффициент «чистой» регрессии при факторе ;

– среднее значение результативного признака;

– среднее значение признака .

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Парная линейная регрессия

Для проверки нулевой гипотезы о несущественности найденного параметра... Расчетные значения t статистики вычисляются по формулам...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Парная линейная регрессия
Предварительные расчеты: ;

Активизация надстройки Пакет анализа
Для активизации надстройки Пакет анализа необходимо выполнить следующие действия: 1. Выбрать команду Сервис/Надстройки. 2. В появившемся диалоговом окне установить ф

Нелинейные модели парной регрессии
Полином 2-го порядка:. Параметры a, b и c находят, решая методом определителей систему ур

Обоснования возможности замены нелинейной регрессии линейной функцией
1) если величина не превышает 0,1, то предположение о линейной форме связи считается оправданным; 2) если

Оценка параметров линейной множественной регрессии
1) в натуральном масштабе, т.е. для уравнения система нормальных уравнений имеет вид:

Мерой для оценки включения фактора в модель
служит частный F-критерий, т.е. . Так, если оцениваем значимость влияния фактора

Решение.
1. Получение протокола расчета. Операция проводится с помощью инструмента Анализ данных/Регрессия. Она аналогична расчету параметров парной линейной регрессии, рассмотренной

По особенностям остаточных величин
Практические рекомендации к выполнению задания Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y по 11 предприятиям одной отрасли, ден. ед.

На 5%-ном уровне значимости
n

На гетерокедастичность остатков
Практические рекомендации к выполнению задания Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y по 11 предприятиям одной отрасли, ден. ед.

Для верхней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Для нижней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Анализ динамики временных рядов
Для выявления специфики развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени определяют: Ø абсолютные приросты уровней ряда; Ø относительные приросты уровней ряда

С сезонными колебаниями
Модель временного ряда с сезонными колебаниями можно рассматривать в следующих возможных формах: ,

Анализ взаимосвязи двух временных рядов
Имеются следующие данные о величине дохода на одного члена семьи и расхода на некоторый товар по годам год

Справочный материал
Последовательность выявления автокорреляции с помощью критерия Дарбина-Уотсона Расчетное значение критерия определяется по формуле

Уравнение линейной регрессии по уровням временных рядов
Уравнение регрессии и все статистические параметры получим по Анализ данных/Регрессия. Причем, в диалоговом окне ввода данных и параметров вывода можно поставить флажок на позиции Остатки

С включенным фактором времени
Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени. ВЫВОД ИТОГОВ

Уравнение регрессии по первым разностям
Ежегодные абсолютные приросты (первые разности) определяются по формулам , .

С распределенным лагом
Рассмотрим модель с распределенным лагом в ее общем виде в предположении, что максимальная величина лага конечна: . Данна