 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Нелинейная регрессия
Полученный в предыдущем разделе результат несколько обескураживает мы получили, что оба уравнения регрессии {12 15) и (12 17) неадекватны экспериментальным данным Последнее произошло потому, что оба эти уравнения характеризуют линейную связь между признаками, а мы в разделе 11 9 показали, что между переменными X и Y имеется значимая криволинейная зависимость Иными словами, между переменными Хи Y в этой задаче необходимо искать не линейные, а криволинейные связи Проделаем это с использованием пакета «Стадия 6 0» (разработка А П Кулаичева, регистрационный номер 1205)
Задача 12.2. Психолог хочет подобрать регрессионную модель, адекватную экспериментальным даиным, полученным в задаче 11 9
Решение. Эта задача решается простым перебором моделей криволинейной регрессии предлагаемых в статистическом пакете Сталия Пакет организован таким образом, что в электронную таблицу, которая является исходной для дальнейшей работы, заносятся экспериментальные данные в виде первого столбца для переменной X и второго столбца для переменной Y Затем в основном меню выбирается раздел Статистики, в нем подраздел — регрессионный анализ, в этом подразделе вновь подраздел — криволинеиная регрессия В последнем меню даны формулы (модели) различных видов криволинейной регрессии, согласно которым можно вычислять соответствующие регрессионные коэффициенты и сразу же проверять их на значимость Ниже рассмотрим только несколько примеров работы с готовыми моделями (формулами) криволинейной регрессии
1 Первая модель — экспонента Ее формула такова
2 
Оба регрессионных коэффициента оказались значимыми Следовательно, задача решена — мы выявили форму криволинейной зависимости между успешностью решения третьего субтеста Векслера и уровнем знаний по алгебре — это зависимость параболического вида Этот результат подтверждает вывод, полученный при решении задачи II 9 о наличии криволинейной зависимости между переменными Подчеркнем, что именно с помощью криволинейной регрессии был получен точный вид зависимости между изучаемыми переменными
Поиск по сайту: