Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Эмпирической линией регрессии у на х называется ломаная с вершинами в точках с координатами. Аналогично определяется эмпирическая линия регрессии у на х – ломаная с вершинами в точках с координатами . При этом и - групповые средние, которые определяются для каждого значения x признака X в первом случае и для каждого значения y признака Y во втором. Их расчетные формулы таковы: , . 3. Коэффициент линейной корреляции r позволяет определить форму корреляционной зависимости. Он подсчитывается по формуле: . Средние квадратические отклонения группировочных признаков определяются как арифметические квадратные корни из дисперсий. Дисперсии рассчитываются по определению или по формуле разностей (см. задачу 4), а также методом моментов (см. задачу 5). Величина μ может быть найдена двумя способами: по определению , , а средние арифметические и находятся по определению (задача 4) или методом моментов (задача 5); методом моментов (см. задачу 5) . В зависимости от r имеем следующую интерпретацию связи
4. Степень тесноты корреляционной связи устанавливается с помощью корреляционного отношения η, равного , При этом и - соответственно межгрупповое и общее средние квадратические отклонения, равные , , . Характер связи определяется так:
Для проверки правильности произведенных вычислений удобно использовать свойство корреляционного отношения: . 5. Проверить гипотезу о статистической значимости эмпирических данных, а следовательно о принципиальной возможности построения уравнения регрессионной модели можно с помощью t - критерия Стьюдента. Правило проверки гипотезы. Если наблюдаемое значение критерия больше критического, , То это с вероятностью γ (уровнем значимости α = 1- γ ) говорит о значимости коэффициента линейной корреляции, а следовательно о статистической значимости эмпирических данных. При этом , а критическое значение определяется по таблице (см. таблицу 3 Приложения): , α = 1- γ, ν = n – 2. Нахождение параметров уравнений линий регрессии у на х и х на у производится путем решения соответствующих систем нормальных уравнений. Для линейного случая существует еще один, упрощенный способ. Вид уравнений линейной, параболической и показательной регрессий и способы расчета их параметров помещены в таблицу 10. 7. Точность построенной регрессионной модели определяется с помощью средней ошибки аппроксимации , равной , при этом y и y* - соответственно эмпирическое и теоретическое (рассчитанное по модели) значение признака Y, соответствующее данному значению x признака X.
|