АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Оценка параметров множественной регрессионной модели методом наименьших квадратов

Читайте также:
  1. Can-Am-2015: новые модели квадроциклов Outlander L и возвращение Outlander 800R Xmr
  2. I. 1.1. Пример разработки модели задачи технического контроля
  3. I. Выбор температурных напоров в пинч-пунктах и опорных параметров КУ.
  4. I. Оценка изменения величины и структуры имущества предприятия в увязке с источниками финансирования.
  5. I. ОЦЕНКА НАУЧНОГО УРОВНЯ ПРОЕКТА
  6. II РЕСЕНТИМЕНТ И МОРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА
  7. II Универсальная оценка остаточного члена
  8. II. Вычисление параметров рабочего тела в начале цикла ГТУ.
  9. III. Количественная оценка влияния показателей работы автомобиля на его часовую производительность
  10. III. Оценка давления и температуры воздуха в КС.
  11. IV. Вычисление параметров воздуха, отбираемого из ОК.
  12. SALVATOR создает Знания-Образы, когнитивные имитационные модели сознания, расширяющие человеческие возможности и защитные функции.

Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и факторным. Аналитическая связь между ними описывается уравнениями: Прямой - , Гиперболы , Параболы Сущность МНК заключается в нахождении параметров модели (а0, а1), при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по выбранному уравнению регрессии: .

Проводят дифференцирование S по коэффицентам и приравнивают уравнения к 0. Из системы уравнений, получаем: Здесь

Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента (отношение коэффициента регрессии к его средней ошибке):

. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если превышает tтабл - табличное (теоретическое) значение t-критерия Стьюдента.

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью F -критерия и величины средней ошибки аппроксимации .

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью F -критерия и величины средней ошибки аппроксимации

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)