|
|||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Коэффициент детерминацииПроверим значимость уравнения регрессии на основе дисперсионного анализа. В математической статистике дисперсионный анализ рассматривается как самостоятельный инструмент статистического анализа. В эконометрике он применяется как вспомогательное средство для изучения качества регрессионной модели. Согласно основной идее дисперсионного анализа, общая сумма квадратов отклонений переменной от среднего значения раскладывается на две части – «объясненную» и «необъясненную»: , где Q = – общая сумма квадратов отклонений; QR = – сумма квадратов отклонений, объясненная регрессией (или факторная сумма квадратов отклонений); Qe = – остаточная сумма квадратов отклонений, характеризующая влияние неучтенных в модели факторов. Схема дисперсионного анализа имеет вид, представленный в таблице 1 ( – число наблюдений, – число параметров при переменной ). Таблица 1
Если факторная переменная х не оказывает влияние на результативную переменную у, то уравнение регрессии параллельно оси х и общая суммаQ = Qe, т.е. Q обусловлена воздействием прочих факторов, а если прочие факторы не влияют на результативную переменную у, то х и у связаны функционально и Qe = 0. Для оценки качества подбора линейной функции рассчитывается квадрат линейного коэффициента корреляции R2, называемый коэффициентом детерминации. Коэффициент детерминации характеризует долю дисперсии результативного признака , объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака: . (13) Коэффициент детерминации является мерой качества уравнения регрессии, т.е. мерой подгонки регрессионной модели к наблюдаемым значениям. Величина R2 показывает, какая часть вариации переменной у обусловлена вариацией х, чем R2 ближе к 1, тем ближе регрессия аппроксимирует данные, тем теснее точки примыкаю т к линии регрессии. Если R2 = 1, точки лежат на прямой, х и у - связаны функционально, если R2 = 0, то вариация у зависит от неучтенных факторов и линия регрессии паралельна оси х. Литература: [1,2, 4, 5,6, 8,9, 3, 12, 13. 22, 23]. Лекции №5. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |