Визначення коефіцієнтів регресії та перевірка її якості за допомогою програми Анализ данных
складається з етапів…
| А | Б | В | Г | |
| 1 | ||||
| 2 | ||||
| 3 | ||||
| 4 |
| А.Виконуютькоманди Сервис - Анализ даннях. Б.У діалоговому вікні Анализ данных обирають пункт Регрессия,, ОК. В.Заповнюють поля Входной интервал Y:, Входной интервал Х: відповідними адресами інтервалів вихідних даних. Г. ОК. |
120. Прогнозування за побудованою моделлю лінійної регресії складається з етапів…
| А | Б | В | Г | |
| 1 | ||||
| 2 | ||||
| 3 | ||||
| 4 |
| А.Розраховують прогнозне значення незалежної змінної. Б.Розраховують точковий прогноз. В.Знаходять граничну похибку прогнозу. Г.Визначають довірчий інтервал для прогнозованого значення залежної змінної. |
Для заданого набору пар значень незалежної і залежної змінних (див. табл. 1) обчисліть коефіцієнт кореляції.
Таблиця 1
| 
| 
|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 |
Для заданого набору пар значень незалежної і залежної змінних (див. табл. 1) обчисліть коефіцієнт детермінації.
Таблиця 1
|
|
|
|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 |
123. Для заданого набору пар значень незалежної і залежної змінних (див. табл. 1) обчисліть F- критерій Фішера.
|
|
|
Таблиця 1
|
|
|
|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 |
124. Для заданого набору пар значень незалежної і залежної змінних (див. табл. 1) зробіть точковий прогноз для залежної змінної, якщо значення незалежної змінної збільшиться на 20% від її максимального рівня.
Таблиця 1
|
|
|
|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 |
125. В табл. 1 наведені значення спостережень залежної змінної ( ) та випадкових відхилень (ei) регресійної моделі. Розрахуйте коефіцієнт детермінації R2.
Таблиця 1
| і | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| yi | |||||
| ei |
126. В табл. 1 наведені значення випадкових відхилень (ei) регресійної моделі. Розрахуйте статистику Дарбіна - Уотсона.
Таблиця 1
| і | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| ei |
|
|
|
Передумови МНК (умови Гаусса - Маркова)
1. Математичне сподівання випадкового відхилення  дорівнює нулю для всіх спостережень.
2. Дисперсія випадкових відхилень постійна для будь-яких спостережень.
3. Випадкові відхилення і  є незалежними (  ).
4. Дисперсія оцінок параметрів при зростанні числа спостережень прагне до нуля.
|
128. Оцінки, отримані за МНК, мають наступні властивості:
| 1. Оцінки є незміщеними. 2. Оцінки спроможні. 3. Оцінки ефективні. 4. Оцінки оптимальні. |
Наслідки автокореляції
1. Оцінки параметрів, залишаючись лінійними і незміщеними, перестають бути ефективними.
2. Дисперсії оцінок є зміщеними, оцінка дисперсії регресії є зміщеною оцінкою дійсного значення.
3. Висновки по  - і  - статистиках будуть невірними.
4. Оцінки параметрів перестають бути лінійними та незміщеними.
|
Наслідки мультиколінеарності
| 1.Великі дисперсії оцінок параметрів.
2.Зменшуються - статистики коефіцієнтів, що може привести до невірного висновку про вплив відповідної пояснюючої змінної на залежну змінну.
3.Оцінки коефіцієнтів та їх стандартні помилки стають дуже чуттєвими до найменшої зміни даних, тобто вони стають нестійкими, можливе одержання невірного знака коефіцієнта регресії.
4. Оцінки параметрів, залишаючись лінійними і незміщеними, перестають бути оптимальними.
|
Дата добавления: 2018-05-02; просмотров: 377; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!