АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Выбор уравнения регрессии

Читайте также:
  1. А. Порядок работы при выборке по НКРЯ
  2. Абсолютная и относительная ограниченность ресурсов и проблема выбора. Кривая производственных возможностей
  3. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  4. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  5. Алгоритм выбора антибиотиков при остром бронхите
  6. Алгоритм выбора направления предпринимательской деятельности
  7. Альтернативный вопрос (вопрос выбора)
  8. Анализ факторов оказывающих влияние на выбор методов управления
  9. Аппроксимационная задача линейной регрессии
  10. Борьба за выбор политического облика страны.1945-1948 гг.
  11. В ходе производства очной ставки возникают многочисленные проблемы. Существует проблема принятия решения о целесообразности проведения очной ставки и выбор момента ее проведения.
  12. В чем заключается противоречие между несмещенностью и эффективностью оценки? Выбор наилучшей оценки.

Определение параметров уравнений регрессии

Линейное уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами

Решение системы:

Построенное уравнение регрессии:


Рис. 1. График линейного уравнения регрессии

Гиперболическое уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами:

Решение системы:

Построенное уравнение регрессии:

Рис. 2. График гиперболического уравнения регрессии

Степенное уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами:

Решение системы:

Построенное уравнение регрессии:

Рис. 3. График степенного уравнения регрессии

Показательное уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами

Решение системы:

;

Построенное уравнение регрессии:

 

Рис. 4. График показательного уравнения регрессии

Логарифмическое уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами

Решение системы:

Построенное уравнение регрессии:

Рис. 5. График логарифмического уравнения регрессии

Параболическое уравнение регрессии

Система нормальных уравнений в общем виде:

Система нормальных уравнений с вычисленными коэффициентами:

Решение системы:

Построенное уравнение регрессии:

Рис. 6. График параболического уравнения регрессии

Оценка качества построенных уравнений регрессии

 

Средняя ошибка аппроксимации:

Показатель детерминации:


Название Уравнение A, % R2
Линейная 11,97% 0,891
Гипербола 26,254% 0,623
Степенная 10,71% 0,904
Показательная 15,969% 0,756
Логарифмическая 13,662% 0,859
Параболическая 10,134% 0,912

 

Выбор уравнения регрессии

На основании результатов, полученных в пункте 2, можно сделать вывод, что наиболее подходящей для описания взаимосвязи между результативной переменной у и фактором х являются функции: степенная и параболическая, поскольку эти функции имеют наиболее близкое к единице значение показателя детерминации. Мы для дальнейших вычислений возьмем параболическую функцию.


Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.006 сек.)