|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Окремі коефіцієнти кореляціїНехай та — випадковівеличини з математичнимсподіванням μ X та μ Y. Їх коефіцієнткореляції позначається як і дорівнює:[1] де: — коваріація величин та , — стандартневідхилення величин та . Якщо X та Y — незалежні, то коефіцієнткореляції дорівнює 0. Зворотнєтвердженняневірне. Коефіцієнткореляціїможедорівнювати 0 навітьякщо Y є функцієювід X. [1] Завжди виконується нерівність:[1] . Причому, тоді і лише тоді, коли , де a та b — сталі.
14. F-критерів Фішера і окремий F-критерій Фішера для рівняння множинної регресії.
Оцінку надійності рівняння регресії в цілому та показника тісноти зв’язку визначає - критерій Фішера: Для рівняння множинної регресії фактичне значення - критерію Фішера: . Таким чином (при ), тобто ймовірність випадково отримати таке значення - критерію не перевищує допустимий рівень значущості . Отже, отримане значення не випадкове, воно сформувалося під впливом істотних факторів, тобто підтверджується статистична значимість усього рівняння та показнику тісноти зв’язку . 2. За допомогою частинних - критеріїв Фішера оцінимо доцільність включення до рівняння множинної регресії фактора після и фактора після за допомогою формул: ; . Знайдемо и : ; . Маємо: ; . Таким чином . Отже, включення в модель фактора після того, як в модель включений фактор статистично недоцільно: приріст факторної дисперсії за рахунок додаткового признака виявляється незначним, несуттєвим; фактор включать в рівняння після фактора не слід. Якщо поміняти початковий порядок включення факторів в модель та розглянути варіант включення після , то результат розрахунку частинного -критерія для буде іншим. , тобто ймовірність його випадкового формування менше, ніж прийнятий стандарт . Отже, значення частинного -критерія для додаткового включеного фактора не випадкове, являється статистично значимим, надійним, достовірним: приріст факторної дисперсії за рахунок додаткового фактора являється істотним. Фактор повинен бути присутнім в рівнянні, в тому числі в варіанті, коли він додатково включається після фактора . 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.) |