Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Порядок выполнения лабораторной работы.
Используя данные к лабораторной работе №1, найти уравнениелинейной регрессии и проверить: I. Значимость коэффициента b. Для этого надо найти: 1. Сумму квадратов остатков: 2. Найти сумму квадратов отклонений: 3. Стандартную ошибку параметра b: 4. Наблюдаемой значение t-статистики параметра b: . 5. Число степеней свободы k=n−2 и критическое значение 6. Сделать вывод о значимости коэффициента b: если , топараметр регрессии b статистически значим, а в противном случаестатистически незначим.
II. Значимость коэффициента а. Для этого надо найти: 1. Сумму квадратов: 2. Стандартную ошибку параметра а: 3. Наблюдаемой значение t-статистики параметра а: . 4. Сделать вывод о значимости коэффициента а: если , топараметр регрессии а статистически значим, а в противном случаестатистически незначим. III. Общее качество уравнения регрессии. Для этого надо найти: 1. Сумму квадратов отклонений: 2. Коэффициент детерминации: 3. Наблюдаемое значение F-статистики: 4. Число степеней свободы критерия Фишера-Снедекора: k1=1; k2=n−2 и критическое значение этого критерия . 5. Сделать вывод о значимости уравнения регрессии: если то уравнение регрессии статистически значимо и надежно, если признается статистическая незначимость, ненадежность уравнениярегрессии.
IV. Общее качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации. Для этого надо найти: 1. Отклонения: . 2. 3. Среднюю ошибку аппроксимации : . 4. Сделать вывод о качестве уравнения регрессии: если непревышает предела значений 8-10%, то качество модели хорошее.
V. Представить результаты с помощью инструмента анализа данныхРегрессияППП Excel.
|
||
Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 187. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |