АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Оцінка істотності рівняння в цілому і окремих його параметрів (F-критерій Фішера, t-критерій Стьюдента)

Читайте также:
  1. Аналіз виручки від реалізації продукції, оцінка впливу факторів на її зміну
  2. Аналітична оцінка людського потенціалу в Україні та країнах світу
  3. Аналітичний огляд наукових публікацій на тему : «Процентна політика НБУ та оцінка її ефективності»
  4. Варіанти застосування методу. Порівняння з методом переміщень
  5. Вартісна оцінка основних виробничих фондів підприємства
  6. Визначення витратних параметрів
  7. Визначення геометричних параметрів
  8. ВИМОГИ ДО ПАРАМЕТРІВ КІНОЕКРАНА ТА ЗАЛУ ДЛЯ ГЛЯДАЧІВ ПРИ ОБЛАДНАННІ КІНОУСТАНОВКОЮ
  9. Виявлення і оцінка слідів крові
  10. Відбір факторів для побудови рівняння множинної регресії.
  11. Відгук і оцінка роботи студента на практиці
  12. Відкрита економіка. Платіжний баланс. Основне рівняння платіжного балансу.

 

F-тест – оцінює якість рівняння регресії – складається з перевірки гіпотези Н0 про статистичну незначність рівняння регресії та показника тісноти зв`язку. Для цього виконується порівняння фактичного Fфакт та критичного (табличного) Fтаб значень F- критерію Фішера. Fфакт визначається із співвідношень значень факторних і залишкових дисперсій, розрахованних не на одну ступінь свободи:

 

де n – число одиниць сукупності

m – число параметрів при змінних х

Fтаб– це максимально можливе значення критерія під впливом випадкових факторів при заданнихступінях свободи і рівня значимості . Рівень значимості - ймовірність відхилити праивльну гіпотезу за умови, що вона вірна. Звичайно приймають такою, яка рівна 0,05 або 0,01.

Якщо Fтаб<Fфакт, то Н0 – гіпотеза про випадкову природу характеристик, що оцінюється, відхиляється і признається іх статистична значимість та надійність. Якщо Fтаб>Fфакт, то гіпотеза Н0 не відхиляється і признається статистична незначимість, ненадійність у рівнянні регресії.

Для оцінки статистичної значимості коефіцієнтів регресії кореляції розраховується t-критерій Ст`юдента та довірливі інтервали кожного з показників. Висувається гіпотеза Н0 про випадкову природу показників, тобто про незначну іх відміну від нуля. Оцінка значимості коефіцієнтів регресії і кореляції з допомогою t-критеріяСт`юдента проводиться шляхом зіставлення іх значень з величиною випадкових помилок:

Випадкові помилки параметрів лінійної регресії і коефіцієнта кореляції визначається за формулами:

Порівнюючи фактичне і критичне (табличне) значення t-статистики – tтабл і tфакт – приймаємо або відкидаємо гіпотезу Н0.

Зв`язок між F-критерієм Фішера та t-статистикою Ст`юдента виражається рівнянням

Якщо tтабл<tфактто Н0 відхиляється, тобто а,b і rxy не випадково відхиляються від нуля і сформувалися під впливом систематично діючого фактора х. Якщо tтабл>tфакт, то гіпотеза Н0 не відхиляється і признається випадкова природа формування а,b або rxy.

Для розрахунку довірливого інтервалу визначаємо граничну помилку для кожного показника:

,

Формули для розрахунку довірливих інтервалів мають такий вигляд:

 

 

 

Якщо в межі довірливого інтервалу потрапляє нуль, тобто нижня межа від`ємна, а верхня додатня, то параметр, що оцінюється, приймається нульовим, він не може одночасно приймати і додатнє і від`ємне значення.

Прогностичне значення урвизначається шляхом підстановки в рівняння регресії відповідного прогнозного значення хр. Розраховується середня стандартна помилка прогноза :

где

і будується довірливий інтервал прогнозу

; ; ;

4. Прогноз за лінійним рівнянням регресії. Середня похибка апроксимації.

 

Лінійна регресія:

Для лінійних та нелінійних рівнянь, що зводяться до лінійних, вирішується така схема відносно а і b:

Можна скористатись готовими формулами, які виходять з цієї системи:

Тісноту зв`язку явищ, що вивчаються, оцінює лінійнийкоефіцієнт парної кореляції для линійної регресії ():

та індекс кореляції - для нелінійної регресії ():

Оцінку якості побудованої моделі дає коефіцієнт (індекс) детермінації, а також середня помилка апроксимації.

 

Щоб мати загальне судження про якість моделі з відносних відхилень за кожним спостереженням, визначають середню помилку апроксимації:

=

Середня помилка апроксимації не повинна перевищувати 8-10%.

Відповідно до основної ідеї факторного аналізу, загальна сума квадратів відхилень змінної Y від середнього значення розкладається на дві частини:

,

де – загальна сума квадратів відхилень; – сума квадратів відхилень, пояснена регресією (або факторна сума квадратів відхилень); – залишкова сума квадратів відхилень, що характеризує вплив неврахованих у моделі факторів.

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)