|
|
Понятие эмпирической линии регрессии и ее построение. ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2 В итогах корреляционной таблицы по строкам и столбцам приводятся два распределения – одно по X, другое по У. Рассчитаем для каждого Вариационный ряд для двух случайных величин. Первичное и вторичное корреляционные поля. Вариационным (статистическим) рядом называется таблица, первая строка которой содержит в порядке возрастания элементы
Идея метода наименьших квадратов для построения регрессионной модели. Линия регрессии - прямая, которая отражает общую направленность всей совокупности точек, уравнение которой Y = аX + в. МНК можно получить анализ вида: Ранговый коэффициент корреляции Спирмена для оценки зависимости между качественными признаками. Способ используется для оценки тесноты связи величин, измеренных в порядковой шкале, шкала интервалов и отношений. Для того, чтобы использовать коэффициент необходимо проранжировать данные по степени выраженности измеряемых признаков. Метод наименьших квадратов для построения многофакторной регрессионных зависимостей. Когда требуется охарактеризовать связь всего указанного множества независимых переменных с результативным признаком, говорят о множественной корреляции или множественной регрессии. 1.Выбор форм связей (линейная В чем заключается метод линеаризации? Линеаризация обратной, показательной, степенной зависимостей. Линеаризация - один из наиболее распространенных методов анализа нелинейных систем (или зависимостей), при котором они рассматриваются (с определенными допущениями) как линейные, т.е зависимость сводится к линейной с помощью подстановок. Обратная: Что такое фиктивные переменные? Как ввести их в модель? Если в модель необходимо ввести неколичественный фактор, то используют фиктивную переменную, которая принимает 2 значения: х=0, если фактор отсутствует и х=1, если присут..Фиктивных переменных должно быть на единицу меньше, чем градаций качественного признака. Введение фикт перем-ой: Пр, Пусть необх-мо ввести место жительства. Город-х1, село-х2, райцентр-х3, деревня. Тогда: А-город: х1=1,х2=0,х3=0; Б-деревня: х1=0,х2=0,х3=0; В-село: х1=0,х2=1,х3=0; Г-райцентр: х1=0,х2=0,х3=1.   Что делать, если нет взаимности? А теперь спустимся с небес на землю. Приземлились? Продолжаем разговор...  Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...  Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...  ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
среднее значение Y. Последовательность точек (Xi, 
) дает график, который иллюстрирует зависимость среднего значения результативного признака У от факторного X, – эмпирическую линию регрессии, наглядно показывающую, как изменяется У по мере изменения X. Если связь функциональная, то эмпирические линии совпадают. По графику изображения можно сделать предположение о виде, характере и тесноте зависимости.
, а вторая - их частоты 
(относительные частоты). Наглядным изображением корреляционной таблице служит корреляционное поле. Оно представляет собой график, где на оси абсцисс откладывают значения Х, по оси ординат – У, а точками показывается сочетание Х и У. По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи. Недостаток – не отражает точки сгущения. Вторичное корреляционное поле:
, поделим на n получим: 
. Альтернатива: 
. По коэффициенту a можно говорить о направленности, наклоне и отсутствии связи (a =0).
, где di – разность между рангами в одной и той же строке (
); N – количество строк. Коэффициент равен единице минус сумма квадратов разностей между рангами, умноженная на 6 и деленная на произведение количества строк на разность между квадратом количества строк и единицей. 
. r =1, порядок рангов обеих переменных полностью согласуется между собой, r =–1 порядок рангов полностью противоположен. r = 0 имеем беспорядочное расположение рангов. Проверка значимости: 
, 
.
; степенная 
; показатели 
), при помощи перебора с последующей стат проверкой; 2. Отбор факторных признаков (метод экспертных оценок => расчет ранговых коэффициентов; метод шаговой прогрессии => последовательное включение факторов в модель и проверка их значимости). Далее используем МНК: Пр, линейная зависимость. 
; показательная 
; степенная 
.