рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Построение уравнения многофакторной регрессии

Построение уравнения многофакторной регрессии - Лабораторная Работа, раздел Математика, Матрица парных коэффициентов корреляции 5.1. Пошаговый Регрессионный Анализ 5.2. Мнк В Модель Много...

5.1. пошаговый регрессионный анализ

5.2. МНК

В модель многофакторной регрессии включаем только 2 признака - оснащение и объем памяти.

 

 

5.1.1.Пошаговый регрессионный анализ «вперед пошагово».

Результаты составной регрессии (step 2, final solution)

no other F to enter exceeds specified limit

подчиненный фактор цена,$

Умножение R 0,70497034

F = 24,20613 (коэффициент Фишера)

R?= 0,49698318

df = 2,49

Число случаев:52

adjusted R?= 0,47645188

p = 0,000000

Standard error of estimate: 0,723566251

Разрыв: 0,000000000 Std.Error: 0,1003406 t(49) = ,00000 p = 1,0000

объем памяти, beta=0,538 оснащение beta=0,328

 

 

Итоговое уравнение Y (i)=a1*X (i) 4+a2*X (i) 5 , выглядит как

 

Y (i) = 0,3282*X (i) 4+0,5376*X (i) 5

 

5.1.2.Пошаговый регрессионный анализ «назад пошагово».

Результаты составной регрессии(step 2, final solution)

no other F to remove is less than specified limit

 

подчиненныйцена,$

Умножение R 0,63083931

F = 33,05072 (коэффициент Фишера)

R?= 0,39795824

df = 1,50

Число случаев:52

adjusted R?= 0,38591740

p = 0,000001

Standard error of estimate: 0,783634225

Разрыв: 0,000000000 Std.Error: 0,1086705 t(50) = 0,00000 p = 1,0000

объем памяти, beta=0,631

 

 

Итоговое уравнение Y (i)=a1*X (i) 4+a2*X (i) 5 , выглядит как

 

Y (i) = 0,631*X (i) 5

 

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Матрица парных коэффициентов корреляции

На сайте allrefs.net читайте: Лабораторная работа №2...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Построение уравнения многофакторной 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:

Лабораторная работа №2
1. Построить множественное уравнение регрессии зависимости цены от 3 характеристик (качества звучания, оснащения, объема памяти). 2. Анализ исходных данных производить согласно «Схемы пост

Проверка значимости парных коэффициентов корреляции на основе t-критерия
Зависимость результативного признака «Цена» от признака X (i) 3

Стандартный (метод наименьших квадратов).
  Результаты составной регрессии   Подчиненный фактор цена,$ Умножение R 0,71074021 F = 16,33314 (коэффициент Фишера) R?= 0,50515165

Проверка значимости уравнения регрессии по F-критерию Фишера-Снедекера
  Проведем проверку адекватности всей модели с помощью критерия Фишера-Снедекера и величины средней ошибки аппроксимации, величина средней ошибки аппроксимации не должна превышать 12-

Статистически значимое уравнение регрессии, содержащее статистически значимые параметры
В ходе проведенных исследований получено три множественных уравнения регрессии зависимости цены от трех факторных признаков: качества звучания, оснащения и объема памяти. Y (i)=

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги