Вывод уравнения регрессии.




Х − независимая переменная,

Y − зависимая переменная,

k − количество определяемых коэффициентов уравнения,

n − =СЧЕТ(Х) − количество элементов в выборке,

МХ − =СРЗНАЧ(Х) − среднее арифметическое переменной Х,

МY − =СРЗНАЧ(Y) − среднее арифметическое переменной Y,

а − =ОТРЕЗОК(Y;X) − коэффициент а,

b − =НАКЛОН(Y;X) − коэффициент b,

Y^ = a + b*X − уравнение регрессии,

SS1 − =СУММ((Y^ − MY)2) − общая сумма квадратов регрессии,

SS2 − =СУММ((Y − Y^)2) − сумма квадратов остатков регрессии,

R2 = SS1 / (SS1 + SS2) − коэффициент детерминации,

Y − Y^ − остатки.

Проверка адекватности регрессионного уравнения

Fрас = (SS1*(n − k))/(SS2*(k − 1)) − расчетное значение критерия Фишера,

P =FРАСП(Fрас; k − 1; n − k) − вероятность значимости

Если P < 0,05 то модель значима и годится для использования

Если Р > 0,05 то модель не значима и данные отражает не корректно

Анализ остатков

Строится диаграмма Y − Y^ от X в виде гистограммы и графика на одной области построения. С этой целью на первом шаге мастера построения диаграммы нужно выбрать вкладку Нестандартные и выделить позицию График|гистограмма.

Среднее остатков =СРЗНАЧ(Y − Y^) − норма если 0,

Асимметрия =СКОС(Y − Y^) − норма если 0,

Эксцесс =ЭКСЦЕСС(Y − Y^) − норма если 0.

Прогнозирование

Yпрогноз = a + b* Хпрогноз

ЗАДАНИЕ 4

Требуется с помощью Пакета анализа на основе экспериментальных данных Х1, Х2 и У (в конце лабораторной работы ПРИЛОЖЕНИЕ 2):

1. Построить линейную модель множественной регрессии. На основе средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.

2. Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.

3. С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации .

4. С помощью коэффициентов эластичности оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора ,

5. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

 

Порядок выполнения задания:

Сводную таблицу основных статистических характеристик для одного или нескольких массивов данных можно получить с помощью инструмента анализа данных Описательная статистика. Для этого выполните следующие шаги:

1) введите исходные данные или откройте существующий файл, содержащий анализируемые данные;

2) в главном меню выберите последовательно пункты Сервис /Анализ данных / Описательная статистика, после чего щелкните по кнопке ОК;

Рис. 8. Диалоговое окно ввода параметров инструмента Описательная статистика

3) заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода (рис. 8):

Входной интервал - диапазон, содержащий анализируемые данные, это может быть одна или несколько строк (столбцов);

Группирование — по столбцам или по строкам - необходимо указать дополнительно;

Метки - флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;

Выходной интервал - достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;

Новый рабочий лист - можно задать произвольное имя нового листа.

Если необходимо получить дополнительную информацию Итоговой статистики. Уровня надежности, k-го наибольшего и наименьшего значений, установите соответствующие флажки в диалоговом окне. Щелкните по кнопке ОК.

Результаты вычисления соответствующих показателей для каждого признака представлены на рис. 9.

Рис. 9. Результат применения инструмента Описательная статистика



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-11 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: