Dodoma
Vypalování stánku
Praktický význam vícenásobné regrese se posuzuje pomocí doplňkového ukazatele vícenásobné korelace a čtverce – koeficientu determinace.
Ukazatel vícenásobné korelace charakterizuje těsnost souvislosti mezi analyzovaným souborem faktorů a následujícím znaménkem, případně hodnotí těsnost kombinovaného vlivu faktorů na výsledek. 
Bez ohledu na formu odkazu lze indikátor vícenásobné korelace nalézt jako index vícenásobné korelace:
de 
.
- halal disperze výsledného znaménka;
.
- příliš mnoho rozptylu pro vyrovnání 
Způsob generování indexu násobné korelace je podobný způsobu generování indexu korelace pro párové obsazení. 
і 
Rozsah změn je stejný: od 0 do 1. Čím blíže je hodnota k 1, tím těsnější je vztah mezi efektivním znaménkem a celým souborem sledovacích faktorů. 
Hodnota indexu vícenásobné korelace má být větší nebo rovna maximálnímu indexu párové korelace: 
і 
Při správném zahrnutí faktorů do regresní analýzy je hodnota indexu vícenásobné korelace výrazně vyšší než index párové korelace. 
Protože do vícenásobné regrese jsou navíc zahrnuty faktory třetího řádu, lze index vícenásobné korelace prakticky kombinovat s indexem párové korelace (dimenze ve třetí, čtvrté číslici). 
Je jasné, že se stejnými indexy násobné a párové korelace je možné dosáhnout nenáročné úrovně zahrnutí do stejné regrese stejného úředníka. 
Ano, ano
viděno jako funkce
.
a index vícenásobné korelace
, A indexy párové korelace v kterém bodě
,
Ukazatel vícenásobné korelace charakterizuje těsnost souvislosti mezi analyzovaným souborem faktorů a následujícím znaménkem, případně hodnotí těsnost kombinovaného vlivu faktorů na výsledek. 
, pak je zcela jasné, že vyrovnání párové regrese
67,2 % efektivních známek Kolivan bylo spotřebováno pod přílivem faktoru
a další zahrnutí před faktorovou analýzou
Byl vyvolán vzorec pro index vícenásobné korelace pro lineární regresi lineární koeficient násobné korelace , nebo jinak, ty samé agregovaný korelační koeficient .
Souhrnný korelační koeficient je také možné vypočítat pomocí matice párových korelačních koeficientů:
Ukazatel vícenásobné korelace charakterizuje těsnost souvislosti mezi analyzovaným souborem faktorů a následujícím znaménkem, případně hodnotí těsnost kombinovaného vlivu faktorů na výsledek. 
- Primární matice mužských korelačních koeficientů;
-Zdroj mezifaktorové korelační matice.
Pro srovnání bude matice koeficientů párových korelací vypadat takto:
Zástupce nižšího řádu 
se ztratí, pokud první sloupec a první řádek korelují s maticí koeficientů párové korelace mezi faktory:
Hodnota vícenásobného korelačního koeficientu totiž nespočívá pouze v korelaci výsledku s kožními faktory, ale také v mezifaktorové korelaci.
Výše uvedený vzorec umožňuje vypočítat agregovaný korelační koeficient bez použití vícenásobné regrese, ale spíše s jediným korelačním koeficientem.
Se třemi změnami pro bivariační regresi lze vzorec pro agregovaný korelační koeficient snadno upravit do současné podoby:
Index vícenásobné korelace je podobný souhrnnému korelačnímu koeficientu jako u lineárního rozložení analyzovaných znaků. 
Podobnost těchto ukazatelů, stejně jako párová regrese, dává smysl pro křivočarý vztah, nelineární z hlediska proměnných. 
U těchto indikátorů vícenásobné korelace (index a koeficient) dochází k nadměrnému rozptylu, který může vést k systematickému utlumování změny. 
Toto opotřebování je významnější, protože při dané povinnosti péče se počítá více parametrů ve stejných regresích .
.
Protože existuje tolik parametrů, kdy 
jeden 
A když je třeba opatrnosti, nadměrný rozptyl se bude blížit nule a korelační koeficient (index) se přiblíží k jedničce se slabým spojením mezi faktory a výsledkem. 
Aby se předešlo možnému přílišnému utažení vazby, vikorista 
.
skórovací index (koeficient) vícenásobné korelace
Ukazatel vícenásobné korelace charakterizuje těsnost souvislosti mezi analyzovaným souborem faktorů a následujícím znaménkem, případně hodnotí těsnost kombinovaného vlivu faktorů na výsledek. 
Upravený index multiplicitní korelace je korigován na počet kroků volnosti a samotný nadbytečný součet čtverců 
;
děleno počtem kroků volnosti nadměrné variace
a skrytý součet čtverců je úžasný 
– na počtu kroků volnosti na agregát
Vzorec pro škálovaný index vícenásobného určení vypadá takto: 
- Počet parametrů při změně 
і 
.
Pro lineární pozici je znaménko bodového koeficientu vícenásobné korelace určeno stejným vzorcem jako index vícenásobné korelace. 
jako odmocnina 
. 
Relevance spočívá pouze v tom, že v lineární poloze pod 
závisí na počtu faktorů zahrnutých před regresním modelem a v křivočarém rozdělení 
,
- Počet parametrů, kdy
to je jejich znovuvytvoření ( a tak dále), což může být větší v důsledku řady faktorů, jako jsou ekonomické změny. 
Zadek 
.
Řekněme co 
і 
pro lineární regresi s několika faktory 
a s nastavením počtu stupňů volnosti 
Čím větší je závazek totality, za který je regrese účtována, tím méně jsou demonstranti nespokojeni 
.
Ano, již pro
zároveň významný i t hodnotu se stává 0,673. Ve statistických balíčcích aplikovaných programů vyžaduje procedura vícenásobné regrese výpočet koeficientu (indexu) vícenásobné korelace (určení).
Hodnota koeficientu určení násobku je určena odhadem koeficientu regresního modelu.
Nízká hodnota koeficientu (indexu) vícenásobné korelace znamená, že regresní model nezahrnuje věcné faktory - na jedné straně a na druhé straně - podobu vztahu, která zjevně neodráží skutečnou situaci Vztahy mezi proměnné zahrnuté v modelu.
,
(3.18)
Pro zvýšení složitosti modelu a zvýšení jeho praktického významu je zapotřebí další výzkum. Vícenásobný korelační koeficient Míra hustoty statistického vztahu mezi výsledným ukazatelem (proměnnou úhoru) je stanovena jako celek. se stává 0,673.,
,
Vícenásobný korelační koeficient y 
;
.
(3.19)
a souborem vysvětlujících (nezávislých) změn nebo, jinak zjevných, posuzuje intenzitu silného vlivu faktorů na výsledek.
.
(3.20)
Vícenásobný korelační koeficient lze vypočítat pomocí řady vzorců 5, včetně: s vikoristánskou maticí párových korelačních koeficientů de r de - zdroj matice mužských korelačních koeficientů se stává 0,673. 11 - zdroj mezifaktorové korelační matice Pro model, ve kterém jsou dvě nezávislé změny, je vzorec (3.18) snadno srozumitelný(Korelační koeficient čtvercového multiplikátoru koeficient determinace
.
(3.21)
R de 2 V některých případech není vícenásobná regrese zcela správná, ale koeficient determinace se zvyšuje, když jsou do modelu přidány regresory.
Je to proto, že přebytečný rozptyl se mění, když jsou zavedeny další změny. І jak se počet faktorů blíží opatrnosti, pak se přebytek disperze blíží nule a koeficient vícenásobné korelace, a tedy koeficient determinace, se blíží jedné, ačkoli mezi faktory a výsledkem a vysvětlující hodnotou neexistují žádné skutečné souvislosti, úroveň regrese může být výrazně nižší.
(3.22)
Aby se získalo odpovídající posouzení rozsahu, v jakém je změna výsledného znaku vysvětlena změnou několika faktorových znaků, de bodovací koeficient determinace de Upravený koeficient determinace je vždy menší 
2.
Navíc ve správě 2, který je vždy pozitivní,
Mohou tam být i negativní významy.
Zadek (prodloužený na zadek 1) de 2 =0,7399.
.
=0,7092.
Vícenásobný korelační koeficient lze vyřešit pomocí vzorce (3.20):
Hodnota vícenásobného korelačního koeficientu, která je vyšší než 0,8601, ukazuje na silný vztah mezi přepravovaným zbožím a přepravovaným zbožím.
Koeficient determinace originálu:
Koeficient určení pojištění se upravuje pomocí vzorce (3.22): Je důležité si uvědomit, že hodnota škálovaného koeficientu determinace roste s hodnotou koeficientu determinace.
70,9 % variace v dlouhodobém skladování (přeprava) je tedy vysvětleno variací v trvalém skladování (přeprava). Dalších 29,1 % variace v zastaralé proměnné je vysvětleno faktory, které nejsou zahrnuty v modelu.
Hodnota upraveného koeficientu determinace je poměrně velká, a tak jsme od největšího počtu úředníků mohli zkonstruovat modely, které vypovídají o kvalitě dopravy.
Autokorelace- Toto je korelace mezi rovná se v řadě a hlavními hodnotami.
Aditivní model časo-hodinové řady vypadá: Y=T+S+E
Autokorelace a kdy
kožní hodnota přebytku Model je aditivní k hodinové řadě
– tento model, který má řadu reprezentací, je součtem složek nadpojištění. Aditivní model pro řadu hodin bude:
Amplituda sezónních hovorů se zvyšuje a mění Analytický záznam problému o hledání hodnoty argumentů, hodnot dvou daných funkcí rovná se, jak ukazuje rovná se.. rovná se.
Vnitřní nelineární regrese- jedná se o skutečně nelineární regresi, kterou lze redukovat na lineární regresi k transformaci změn a zavádění nových změn.
Časová řada- jedná se o konzistenci významu znaku (výsledná změna), která je přijímána v průběhu posledních okamžiků hodiny nebo období.
Význam Vibirkov Rxy ne > 1, | R |< 1
Kdykoli je model považován za adekvátní Fcalc>Ftable
V důsledku autokorelace můžeme neefektivní odhady parametrů
Dobře vybraný model má přebytečné viníky a mateřský zákon
V ekonometrické analýzeXjdívají se na sebe jako pádovou hodnotu
Hodnota je pokryta vzorcemVícenásobný korelační koeficient= ... є hodnocení dvojitý koef.
KorelaceVícenásobný korelační koeficientVibrakový korelační koeficient absolutně
Velikost nepřevažuje nad jednotou. Kdykoli se funkce y nazývá argument s vysokou hodnotou x
protože stejná hodnota x je potvrzena stejnou hodnotou y. V ekonometrických modelech je endogenní změna chápána jako
jako Vypadkova hodnota a ne-Vipadkova hodnota.
V rovném systému ekonomických rovnic, D = 1, počet endogenních proměnných, D je počet chybějících proměnných To je rovno: identifikovatelné.Vícenásobný korelační koeficientVibirkový koef. korelace
nad absolutní hodnotu
: nepřepíše jednotky V ekonomicko-matematickém modelu jsou procesy, které leží mimo mysl vnějšího světa a jsou nezávislé na vnitřní struktuře objektu, který je zapojen, nebo procesu, popsány prostřednictvím exogenních změn.
Vibirkov je průměr 2.714
...vyhodnocení průměrné teoretické (matematické hodnocení). Totalita vibrací V=(1,0,3,2,4,3,1,3,2,3,3,4,4,0,5,2,4,3,4,3,3) vypočítat přebytek koeficientu vzorku ...
Vyberte model s prodlevami:
Уt= a+b0x1…….(nalezený vzorec) Jakákoli funkce tvaru g(x) = E(Y | X = x), která popisuje regresní vzor pro dvourozměrné dělení dvojice proměnných veličin (Y,X), a symbol E označuje operaci výpočet průměrné hodnoty, se nazývá korelační funkce.
Na kterých hranicích se mění vícenásobný korelační koeficient R
vіdpovіd2 R≤0(typ1) -1≤R≤+1 (typ2) R≥0 (typ3)
Je pravda, že jedním z cílů regresní analýzy je testovat statické hypotézy o regresi? Verdikt: ano
Heteroscedasticita- Snížená stabilita rozptylu pro všechny.
Heteroscedasticita přítomnosti coli:- pokud je rozptyl přebytku konstantní a stejný pro všechny... buďte opatrní. rozptyl disperze pro veškerou opatrnost a disperze kožního produktu (nadbytek) pro veškerou významnost změn faktoru.
Hypotéza o přítomnosti autokorelace excesů byla rozšířena, yakscho Dtable 2...
Disperze- Indikátor odchylky.
Chcete-li nastavit parametry pro neidentifikovaný model, stiskněte tlačítko . ani jedno z podstatných jmen
Metody nemohou stagnovat.se stává 0,673.Hodnotit... změnitKorelační koeficient čtvercového multiplikátorupohled zadejte:
koeficient pružnosti.
K posouzení šikmosti modelu se používá Fisherovo F-kritérium. Co lze říci o regresním modelu, protože F-hodnota je větší než F-kritický model a je adekvátní výstupním datům.
Pro kontrolu významnosti dalších regresních parametrů se používá vikorista: t-test
Důvěryhodnost- Důležitost skutečnosti, že hodnotu efektivního ukazatele je nutné utratit v jiném intervalu prognózy.
Pro změnu parametrů je nutné změnit konstrukční formu modelu model je ve formě
Chcete-li nastavit parametry modelu, který je přesně identifikován:nepřímá MNC (nepřímá MNC) stagnuje;Pro párovou regresi ơ² b
jedense stává 0,673.= ….(xi-x¯)²)+ Pro regresiAbxhnepřímá MNC (nepřímá MNC) stagnuje;n Upozornění interval spolehlivosti (1-a)% pro koeficient.
skladbxb±t…….·ơbPro regresibuďte opatrníde mmezi nezávislými změnami existuje taková souvislost- to
FPro model, ve kterém jsou dvě nezávislé změny, je vzorec (3.18) snadno srozumitelný..=[(n-m-1)/m](R2/(1-R2)] Je přijatelné, aby k popisu jednoho ekonomického procesu byly připojeny 2 modely.
Zášť je adekvátníse stává 0,673.= ….(xi-x¯)²)+ Pro regresiFisherovo kritérium. 9
jakou výhodu to má?
větší hodnotu kritéria F
Je přijatelné, aby výše výdajů v příjmech byla popsána funkcí
průměrná hodnota y = 2 ... více Je přijatelné, že je zastaralý.
Příspěvek k příjmu je popsán jako a+c/g. de Průměrná hodnota y = 3, průměrná hodnota x = 2, koeficient elastických výdajů k příjmům: -0,5de K posouzení šikmosti modelu se používá Fisherovo F-kritérium. Co lze říci o regresním modelu, protože jeho F-hodnota je větší než F-kritická a model je adekvátní výstupním datům? Pro odhad lineárního statistického rozdělení mezi jednou fázovanou hodnotou a lineární kombinací dalších fázovaných hodnot, vikorist... Korelační koeficient násobit R
|
Chcete-li nastavit parametry TOP modelu, který je identifikován: |
Dvouplemenná MNC stagnuje. |
Přidejte chybějící hodnoty do tabulky ANOVA a vypočítejte vícenásobný korelační koeficient |
(rozhodnutí |
PROTI |
|
2) zkontrolujte jeho význam. |
||||
Jaký druh konceptu lze vytvořit pro model?
Pro doplňkovou hodnotu tabulky (obr. 6) rozptylové analýzy určete významnost regrese, vikoristamezi nezávislými změnami existuje taková souvislost- Kritérium. Kritická hodnota je Fa,v1,v2 =4,3 se stejnou významností a=0,05 a stupni volnosti v1=1 a v2=23.
Některé informace lze získat o přesnosti regresních modelů.
Verze: F=2.5, model nevyhovuje datůmYakshchoRxy pak pozitivní
s růstem x roste y. 2
Protože jasný faktor má 3 gradace, je zapotřebí řada fiktivních proměnných Protože regresní model může vykazovat zatuchlost
Metoda nejmenších čtverců po redukci na lineární formu stagnuje. Protože stejné regrese jsou významné, projevují se při nízkých hodnotách
T statistiky. Pokud je korelační koeficient kladný, pak lineární model
s růstem se x zvýší.
Jak používáme různé změny atributů, abychom odráželi účinek různých měsíců, jsme vinni vikorismem: 11 atributivních metod.
Pokud se regresní koeficient stane 2,4 s rozptylem 0,8, pak hodnota Studentova kritéria bude:
Typ: první verze příběhu Význam rovné regrese
- existují důkazy o pozorované zatuchlosti, a ne pouze o náhodném sledu faktorů, které mají zatuchlost, která se ve skutečnosti nevyskytuje. Význam regresního srovnání lze posoudit
: -Fisherovo F-kritérium. Důležitost soukromých a chlapských vztahů korelace přesvědčení.
pro další pomoc:-Studentský t-testKorelace mezi koeficientem vícenásobného určení (de D) a korelace (
) lze popsat pomocí metody krok za krokem R=√D
Vzájemná korelace as ní spojená multikolinearita- mezi faktory existuje úzká souvislost, která se blíží plné linearitě.
Korelace- stochastický výskyt, který je specifikován striktně stanoveným funkčním výskytem prostřednictvím dodatečného zahrnutí globální komponenty.
Autokorelační koeficient: charakterizuje těsnost lineárního spojení toku a možného toku nízkého.
Autokorelační koeficient: Koeficient determinace
Autokorelační koeficient:- indikátor síly stochastické vazby v době nelineární regrese
Autokorelační koeficient:de : - tse je druhá mocnina násobného koeficientu. korelace.
čtverec párového korelačního koeficientu.– to je hodnota, která charakterizuje souvislosti mezi zatuchlými a nezatuchlými.
ukazuje- tento koeficient, který se vztahuje k lineární hloubce hranice a průměrnému snížení, vysvětluje smysl snížení hranice, který charakterizuje přesnost posouzení a je argumentem pro dělení (nejčastěji integrální vazby).
Samotná spolehlivost hodnocení přichází současně. Koeficient spolehlivosti (standardizovaná péče)
- výsledek dělení zlepšení od průměru na standardu zlepšení, který místo toho charakterizuje úroveň spolehlivosti (reliability) odvozeného hodnocení.YakshchoKorelační koeficient vikorista
Ujistěte se, že opakujete spojení mezi X a Y. Korelační koeficient 1 znamená
co: - funkční význam je zásadní. Korelační koeficient 0 znamená, že: - .
denní lineární spojení Coef.
korelace, které se rovnají nule, což znamená, že jsou vzájemně zaměnitelné situace není definována.
Coef. korelace rovna -1 znamená, že mezi změnami
funkční úložiště.
Korelační koeficient je pojištěn Mezi dvěma fázovanými proměnnými existuje úroveň lineárního propojení.
Korelační koeficient se nemění více než: od -1 do 1Korelační koeficient se vypočítá pro::
hodnota těsnosti vazby mezi hodnotami pádu X a Y.
Korelační koeficient - ce já
Důkaz: hodnota, která charakterizuje spojení mezi nezávislým a zatuchlým a zatuchlým; Lineární korelační koeficient
Důkaz: hodnota, která charakterizuje spojení mezi nezávislým a zatuchlým a zatuchlým;nepřímá MNC (nepřímá MNC) stagnuje;- indikátor síly stochastického vztahu mezi faktorem a výsledkem různých lineárních regresí. Regresní koeficient
- koeficient pro model faktoriální změny lineární regrese. ukazuje:
Když se y zvýší o jednu, x se zvýší o 1. V důsledku regresního fenoménu.
statický: y=a˳aͯ¹a
Která metoda by měla být použita k odhadu parametrů regresního modelu? Metoda nejmenších čtverců nejmenších čtverců.
Jaké jsou důležité proměnné, které je třeba analyzovat v regresním modelu? jeden je exogenní a jeden nebo několik endogenních.
Klasická metoda pro odhadování regresních parametrů na:- metoda nejmenších čtverců.
Součinitel regrese se na hranicích mění: ustrnou, ať už mají jakýkoli význam;
typ 0 až 1; ed -1 až 1;
Koeficient pružnosti se mění v: nezměrné množství.
Darwinovo-Chatsonovo kritérium stagnuje- metoda statistického ověřování významnosti úrovně regrese, na které se (skutečná) hodnota F-přímky rovná jejím kritickým (teoretickým) hodnotám.
Tato statistická charakteristika je vyjádřena vzorcemde ²=… koeficient determinace
Jak statistická charakteristika je vyjádřena vzorcem: Vícenásobný korelační koeficient xy = Ca(Korelační koeficient čtvercového multiplikátoru; se stává 0,673.) rozdělit na kořenVar(Korelační koeficient čtvercového multiplikátoru)* Var(se stává 0,673.): součinitel Korelace
Která funkce se testuje při modelování modelů s konstantním růstem statický
Které body se vypínají z hodinové řady vyhlazovacím postupem a na klasu a na zbytek.
Počet kroků svobody protstatistiky za hodinu ověření významnosti regresních parametrů s 35 opatřeními a 3 nezávislými změnami 31;
Počet kroků svobody bannerumezi nezávislými změnami existuje taková souvislost-statistiky v regresi s 50 opatřeními a 4 nezávislými změnami: 45
Vektorové komponentyEiі dřít normální zákon.
Jaký je proměnlivý koncept funkce? zatuchlá změna .
Yak model nepatří do třídy ekonometrických modelů fyzikální model .
Žádné ekonomicko-matematické modely neodpovídají ekonometrickým Teoretické a ekonomické modely.
Nezapadá tento model do třídy ekonometrických modelů? Shrnutí: fyzikální model.
Jak Vimirianové nazývají významné znaky toho, že vaří? Shrnutí: možnosti
Jak pomocí statistiky odhadnout teoretickou hodnotu běžné populace, která je naznačena vzorcem D(x)=m((x-m(x)) 2 } Vibrační koeficient asymetrie
Jak se nazývá statistický výzkum struktury, souvislostí, trendů, zákonitostí ekonomických událostí a procesů?
Statistická předpověď Proměnlivý lagov
: - toto jsou změny, které vznikají v popředí hodiny; jinak jsou vklady významné.
přeměna za vedoucí období. Lineární regrese- toto spojení (regrese), které je znázorněno přímkami a vyjadřuje nejjednodušší lineární uspořádání. Do této hodiny jsme se dívali na korelační souvislosti mezi dvěma znaky: výsledný ( na
) ta faktorim
(X).
Například výroba výrobků musí záviset na velikosti fixního kapitálu a na úrovni kvalifikace pracovníků, instalaci, bezpečnosti a kvalitě materiálů a materiálů, organizaci práce atd.
Souvislost s tím je dána potřebou medicíny určit souvislost mezi efektivním znamením, dvěma a více faktoriálními.
Zde vstupuje do hry více korelací. Vícenásobná korelace je určena třemi faktory. Vona znamená: 1) forma kravaty; význam výsledných znamének ze dvou faktoriálů naznačuje vzorec
Pro výběr parametrů a 0, a)і 2, Pro metodu nejmenších čtverců je nutné dodržet následující systém tří normálních úrovní:
(8.29.)
Když je hustota spojení určena pro násobnost, vypočítá se koeficient násobné (agregátní) korelace tak, že se nejprve vypočítá koeficienty párové korelace. Lineární regrese Propojme tedy výsledné znaménko dva faktoryі - X z, Lineární regreseі Nejprve je nutné určit těsnost vazby mezi X, Lineární regreseі - X mezi tobto. vypočítat koeficienty párové korelace a poté, pro zvýšení pevnosti spojení, výsledné znaménko z výpočtů dvou faktorů
(8.30.)
vícenásobný korelační koeficient - podle urážlivého vzorce:
de r xy, r zy, r xz
chlapi korelační koeficient Lineární regrese Multiplicitní korelační koeficient se pohybuje od 0 do 1. Hodnota nejbližší 1, tím větší je počet faktorů, které určují konečný výsledek.
Protože koeficient násobné korelace je redukován na druhou mocninu, odstraníme kumulativní koeficient determinace, který charakterizuje část variace výsledného znaménka pod přílivem všech zbývajících faktorových znaků.
Souhrnný koeficient determinace, Stejně jako u párové korelace ji lze vypočítat pomocí následujícího vzorce: de - disperze faktorových znaků; - rozptyl výsledného znaménka. Prote výpočet teoretických hodnot Y
zároveň významný s více korelacemi je to obtížné a těžkopádné.Tome rozptyl faktorů vypočítat pomocí tohoto vzorce.
charakterizuje těsnost lineárního spojení mezi jednou proměnnou a souhrnem dalších analytických proměnných.
Zvláště důležitý je vývoj multiplicitního korelačního koeficientu
efektivní znaménka y s faktorem x 1 x 2 ... x m
Objeví se vzorec pro význam tohoto formuláře
Y) 2 " data-id="a;b" data-formul="sqrt(c-a/b)" data-r="R" data-const="c:1">Pojistěte si svou hodnotu
de ∑(y i -y x) 2 - nevysvětlený (příliš velký) součet čtverců vidhilen, ∑(y i -y ) 2 - nevysvětlený součet čtverců vidhilen.
Autokorelační koeficient:
Vícenásobný korelační koeficient lze nalézt pomocí korelačních matic:de RSS - je vysvětlen součet čtverců vitality, ESS - součet čtverců vitality je nejasný (příliš), TSS - celkový součet čtverců vitality (TSS=RSS+ESS)
,
kde r ij - párové korelační koeficienty mezi regresory x i a x j, a r i 0 - párové korelační koeficienty mezi regresory x i a y;
- skórovací (standardizační) koeficient determinace.
Druhá mocnina násobného korelačního koeficientu R² y|x 1 x 2 ...x m ≡R² se nazývá vícenásobný koeficient determinace; se stává 0,673. ukazuje, jaká je část rozptylu výsledných znamének
se vysvětluje přílivem faktoru x1, x2, …, xm. se stává 0,673. Vážení, vzorec pro výpočet koeficientu determinace prostřednictvím vztahu mezi přebytkem a rozptylem předstihu výsledného znaménka poskytne stejný výsledek.
Koeficient vícenásobné korelace a koeficient determinace se mění mezi 0 a 1. Čím blíže k 1, tím silnější je vztah a samozřejmě přesnější regrese ї, což vede k další, popsatelné zastaralosti pohled x 1, x 2, …, x m. Protože hodnoty vícenásobného korelačního koeficientu jsou malé (méně než 0,3), znamená to, že sbírka faktorových znamének v žádném případě dostatečně neurčuje variaci výsledného znaménka nebo vztahy mezi faktorem a výslednými proměnnými.
Vícenásobný korelační koeficient lze určit pomocí kalkulačky.
Význam vícenásobného korelačního koeficientu a koeficientu determinace
ověřeno podle Fisherova dodatečného kritéria.
V důsledku zadání čísel lze získat hodnoty koeficientu určení násobku:
a) 0,4;
b) -1;
c) -2,7;
d) 2.7.
Vícenásobný lineární korelační koeficient je roven 0,75.
se nazývá regresní ukazatel korelace
index vícenásobné korelace
.
U lineárních modelů ty staré
vícenásobný korelační koeficient
Toto řešení lze vyřešit pomocí kalkulačky.
| 1 | 474.61 | 428.16 |
| 1 | 474.3 | 441.04 |
| 1 | 393.93 | 371.08 |
| 1 | 403.87 | 412.53 |
| 1 | 428.61 | 534.51 |
| 1 | 475.37 | 583.03 |
| 1 | 476.57 | 600.25 |
| 1 | 549.98 | 612.33 |
| 1 | 578.39 | 618.54 |
| 1 | 581.06 | 579.44 |
Video návod
| 130.34 |
| 126.83 |
| 108.61 |
| 116.01 |
| 135.44 |
| 142.88 |
| 158.69 |
| 168.49 |
| 174.8 |
| 187.15 |
1. Odhad rovné regrese.
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 474.61 | 474.3 | 393.93 | 403.87 | 428.61 | 475.37 | 476.57 | 549.98 | 578.39 | 581.06 |
| 428.16 | 441.04 | 371.08 | 412.53 | 534.51 | 583.03 | 600.25 | 612.33 | 618.54 | 579.44 |
Významný je vektor odhadů regresních koeficientů. 
Podobně jako u metody nejmenších čtverců vektor vychází z výrazu:
s = (X T X) -1 X T Y
Matice X
Matice Y
| 5.8295 | -0.0116 | -0.0002 |
| -0.0116 | 0.0001 | -0 |
| -0.0002 | -0 | 0 |
Matrix X T
Y = -32,2394 + 0,2412 X 1 + 0,1151 X 2
2. Matice mužských korelačních koeficientů.
Počet strážců n = 10. Počet nezávislých proměnných v modelu je roven 2 a počet regresorů s úpravami jednoho vektoru je roven počtu neznámých koeficientů.
Když jsou znaménka uspořádána Y, rozměr matice se rovná 4. Matice má nezávisle na proměnné X rozměr (10 x 4).
| 1 | 130.34 | 474.61 | 428.16 |
| 1 | 126.83 | 474.3 | 441.04 |
| 1 | 108.61 | 393.93 | 371.08 |
| 1 | 116.01 | 403.87 | 412.53 |
| 1 | 135.44 | 428.61 | 534.51 |
| 1 | 142.88 | 475.37 | 583.03 |
| 1 | 158.69 | 476.57 | 600.25 |
| 1 | 168.49 | 549.98 | 612.33 |
| 1 | 174.8 | 578.39 | 618.54 |
| 1 | 187.15 | 581.06 | 579.44 |
Matice X T X je označena nemediánovými multiplikátory nebo vypočítanými součty, které přicházejí zezadu.
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 130.34 | 126.83 | 108.61 | 116.01 | 135.44 | 142.88 | 158.69 | 168.49 | 174.8 | 187.15 |
| 474.61 | 474.3 | 393.93 | 403.87 | 428.61 | 475.37 | 476.57 | 549.98 | 578.39 | 581.06 |
| 428.16 | 441.04 | 371.08 | 412.53 | 534.51 | 583.03 | 600.25 | 612.33 | 618.54 | 579.44 |
Matice je složena z Y do X
Matice je transponována.
Matrix AT A.
Známe korelační koeficienty.
Pro y a x 1
Průměrné hodnoty
Disperze
Korelační koeficient
Známe korelační koeficienty.
Pro y a x 1
Pro y a x 2
Průměrné hodnoty
Rivnyanya vypadá jako y = ax + b
Korelační koeficient
Známe korelační koeficienty.
Pro y a x 1
Pro y a x 2
Průměrné hodnoty
Střední čtverec vidhilennya
| - | se stává 0,673. | Pro x 1 a x 2 | Matice mužských korelačních koeficientů. |
| se stává 0,673. | 1 | 0.93 | 0.88 |
| Pro x 1 a x 2 | 0.93 | 1 | 0.75 |
| Matice mužských korelačních koeficientů. | 0.88 | 0.75 | 1 |
x 1< 0.5 исключают из модели.
x 2
Analýza prvního řádku této matice nám umožňuje vybrat znaménka faktorů, která lze zahrnout do modelu vícenásobné korelace.
Faktorové znaky, které mají r yxi
Kolinearita je korelace mezi faktory.
Jako kritérium pro multikolinearitu lze přijmout následující nerovnosti:
r(x j y) > r (x k x j);
| -1.19 |
| -6.11 |
| 3.11 |
| 3.34 |
| 2.76 |
| -6.66 |
| 6.88 |
| -2.42 |
| -3.68 |
| 12.52 |
r(x k y) > r(x k x j).
Pokud se chcete vyhnout nerovnostem, pak je vypnut parametr x k nebo x j, jehož spojení s efektivním indikátorem Y je nejtěsnější.
3. Analýza regresních parametrů.
Přejděme ke statistické analýze výsledné regresní rovnice: kontrola významnosti rovnice a jejích koeficientů, sledování absolutních a definitivních mezí aproximace
Pro nezkreslený odhad rozptylu je dalším krokem výpočet:
Nestranný výraz e = Y - X * s (absolutní chyba aproximace)
s e 2 = (Y - X * s) T (Y - X * s)< 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Nestranný odhad rozptylu< 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Odhad průměrného čtvercového zlepšení je moderní (standardní snížení odhadu Y)
Známe odhad kovarianční matice vektoru k = σo(X T X) -1Rozptyl parametrů modelu se vypočítá podle vztahu S 2 i = K ii, pak.
prvky, které leží na diagonále hlavy
Rozšířením možností lokální analýzy regresního modelu se počítají soukromé koeficienty elasticity, které jsou určeny vzorcem
T tabulka (n-m-1; a) = (7; 0,05) = 1,895
Fragmenty Ttable > Ttable pak podporujeme hypotézu o rovnosti nulového korelačního koeficientu.
Jinak se korelační koeficient jeví jako statisticky významný.
4. Posouzení hodnoty efektivního znaménka pro danou hodnotu faktorů.
Y(0,0;0,0,) = -32,24 + 0,2412 * 0,0 + 0,1151 * 0,0 = -32,24
Intervaly spolehlivosti s platností 0,95 pro jednotlivou hodnotu výsledného znaménka.
S2 = XoT (XTX)-1 x 0
de X 0 T = [1 0,0 0,0]
| 5.8295 | -0.0116 | -0.0002 |
| -0.0116 | 0.0001 | -0 |
| -0.0002 | -0 | 0 |
S2 = 5,83
(-32.24 - 1.895*16.71 ; -32.24 + 1.895*16.71)
(-63.91;-0.57)
(Y - t * S Y; Y + t * S Y)
(-32.24 - 1.895*18.08 ; -32.24 + 1.895*18.08)
(-66.5;2.02)
Intervaly spolehlivosti se spolehlivostí 0,95 pro průměrnou hodnotu efektivního znaménka.
5. Ověření hypotéz proti koeficientům rovné regrese (ověření významnosti parametrů násobné regresní rovnice).
1) t-statistika
Statistická významnost regresního koeficientu b0 je potvrzena
Statistická významnost regresního koeficientu b 1 je potvrzena
Statistická významnost regresního koeficientu b 2 je potvrzena
Interval spolehlivosti pro regresní koeficienty
Významně spolehlivé intervaly regresních koeficientů, které s 95% spolehlivostí budou následující:
(b i - t i S i; b i + t i S i)
b 0: (-44,2749; -20,2039)
b 1: (0,204; 0,2784)
b2: (0,0887; 0,1415)
2) F-statistika.
Fisherovo kritérium
Fkp = 4,35
| se stává 0,673. | Pokud F > Fkp, pak je koeficient determinace statisticky významný a regresní rovnice je statisticky spolehlivá | 6. Kontrola přítomnosti heteroskedasticity pomocí grafické analýzy přebytků. | V tomto případě jsou podél osy abscis vyneseny hodnoty vysvětlující proměnné X i a podél osy pořadnice hodnoty čtverců e i 2. |
| 130.34 | 131.53 | -1.19 | 1.43 |
| 126.83 | 132.94 | -6.11 | 37.35 |
| 108.61 | 105.5 | 3.11 | 9.67 |
| 116.01 | 112.67 | 3.34 | 11.16 |
| 135.44 | 132.68 | 2.76 | 7.63 |
| 142.88 | 149.54 | -6.66 | 44.39 |
| 158.69 | 151.81 | 6.88 | 47.28 |
| 168.49 | 170.91 | -2.42 | 5.87 |
| 174.8 | 178.48 | -3.68 | 13.56 |
| 187.15 | 174.63 | 12.52 | 156.86 |
y(x)
e=y-y(x)
Zadávání údajů