Главная Случайная страница


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






Множественная линейная регрессия





- множество признаков-факторов.

Analyze ---> Regression ---> Linear

Depend

Independent(s)

Несколько независимых переменных.

Можно использовать Enter (по умолчанию) – включение всех переменных в модель одновременно.

Можно использовать пошаговый метод Stepwise – в модель пошагово включаются новые причины, оговоренные в условии.

 

y = b0 +b1x1 + b2x2 + … + bixi

Регрессионное уравнение традиционно строится для количественных уравнений, однако, в последнее время в регрессионную модель стали включать номинальные переменные в виде дихотомии.
Если дихотомическая переменная используется в качестве зависимой переменной у, уравнение регрессии будет предсказывать вероятность события, закодированного значением 1. Если дихотомическая переменная является независимой переменной х, коэффициент регрессии показывает, насколько изменится среднее значение у при изменении значения х с 0 на 1.

 

Метод Enter

Построить линейное уравнение регрессии, где у – здоровье зубов (1 – полностью здоров, 4 – полностью не здоров), независимая переменная: 1) возраст; 2) количество смен зубных щёток за год; 3) сколько раз в день чистят зубы.

1. Определить, существует ли корреляционная связь между зависимой переменной и независимыми. Так как Sig. = 0 для всех, связь присутствует.

2. Анализ наличия связи между зависимыми переменными – мультикол(л)инеарностью

Результаты: R Square,338; Adjusted R Square,336

 

Model Unstandartdized Coefficients Standartdized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta    
(Constant)   Возраст   Кол-во смен зубных щёток за год   Сколько раз в день чистят зубы? 2,461   ,032   -,050   -,528   ,107   ,002   ,008   ,049         ,439   -,153   -,282 22,975   18,066   -5,895   -10,847   ,000   ,000   ,000   ,000

 

y = 2,461 + 0,032(возраст) – 0,05(щётки) – 0,528(чистки зубов).

При увеличении возраста на 1 год оценка здоровья зубов ухудшается на 0,032 балла. При увеличении смен зубных щёток за год на 1 здоровье зубов улучшается на 0,05 балла. При увеличении количества чисток зубов в день на 1 здоровье зубов улучшается на 0,528 балла.

По исходному уравнению регрессии можем проинтерпретировать коэффициенты, но не можем определить, какой фактор влияет больше, а какой меньше на изменчивость зависимой переменной. Поэтому вычисляются стандартизованные коэффициенты. Для них:

у = 0,439(возраст) – 0,153(щётки) – 0,252(чистки).

Из всех исходных факторов большее влияние на здоровье зубов оказывает возраст человека.

 

Date: 2015-07-27; view: 440; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.005 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию