Практическое занятие 2

Задача дисперсионного анализа состоит в анализе дисперсии зависимой переменной:

,

где – общая сумма квадратов отклонений;

– сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией («объясняемая» или «факторная»);

– остаточная сумма квадратов отклонений.

Долю дисперсии, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака y характеризует коэффициент (индекс) детерминации R²:

.

Коэффициент детерминации – квадрат коэффициента или индекса корреляции.

F-тест – оценивание качества уравнения регрессии – состоит в проверке гипотезы H₀ статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого выполняется сравнение фактического F_факт и критического (табличного) F_табл значений F-критерия Фишера. F_факт определяется из соотношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы:

,

где n – число единиц совокупности;

m – число параметров при переменных х.

F_табл – это максимально возможное значение критерия под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости α. Уровень значимости α – вероятность отвергнуть правильную гипотезу при условии, что она верна. Обычно α принимается равной 0,05 или 0,01.

Если F_табл < F_факт, то Н₀ – гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если F_табл > F_факт, то гипотеза Н₀ не отклоняется и признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.

Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей. Выдвигается гипотеза Н₀ о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t -критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки:

, , .

Случайные ошибки параметров линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:

;

;

.

Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения
t -статистики – t_табл и t_факт – принимаем или отвергаем гипотезу H₀.

Связь между F -критерием Фишера и t -статистикой Стьюдента выражается равенством

.

Если t_табл < t_факт, то H₀ отклоняется, т.е. а, b и r_xy не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если t_табл > t_факт, то гипотеза Н₀ не отклоняется и признается случайная природа формирования a, b или r_ху.

Для расчета доверительного интервала определяем предельную ошибку Δ для каждого показателя:

, .

Формулы для расчета доверительных интервалов имеют следующий вид:

; ; ; ; ; .

Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения.

Прогнозное значение у_р определяется путем подстановки в уравнение регрессии ŷ_х = а + b х соответствующего (прогнозного) значения х_р. Вычисляется средняя стандартная ошибка прогноза m_ŷp:

,

где ;

и строится доверительный интервал прогноза:

; ; ,

где .

Поиск по сайту: