Парная линейная регрессия. Предварительные расчеты:
Лабораторная работа №1
Предварительные расчеты: ; ; ; ; ; ; . Построение таблицы вида
Формулы для расчетов параметров: , . При компьютерном подборе в Excel можно использовать встроенную функцию Линейн Оценка тесноты связи: а) коэффициент корреляции , или . Если , то связь между признаками практически отсутствует; , связь между признаками слабая; , связь между признаками умеренная; , связь между признаками сильная. При компьютерном анализе можно использовать встроенную функцию Коррел. б) коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится результативный признак при изменении факторного признака на 1%; в) коэффициент детерминации показывает, какая доля вариации результативного признака y учтена в модели и обусловлена влиянием на нее изменением переменной x. Чем больше доля объясненной вариации, тем лучше линейная модель аппроксимирует исходные данные и ей можно воспользоваться для прогноза значений результативного признака.. Оценка значимости уравнения регрессии в целом: Предварительные расчеты с построением таблицы вида
а) F -критерий Фишера при числе степеней свободы и и уровне значимости 0, 05. Расчетное значение критерия: . Критическое значение критерия берется из специальной таблицы критических точек распределения Фишера-Снедекора в приложениях к учебникам по теории вероятностей, статистике и эконометрике. При компьютерном анализе критическое значение можно найти с помощью функции Fраспобр. Если расчетное значение F- критерия больше критического, нулевая гипотеза об отсутствии значимой связи признаков x и y отклоняется, и делается вывод о существенности этой связи. б) Средняя ошибка аппроксимации . Оценка значимости параметров регрессии : а) Стандартная ошибка параметра a рассчитывается по формуле , где – остаточная дисперсия признака y. б) Стандартная ошибка коэффициента регрессии b рассчитывается по формуле . в) Стандартная ошибка коэффициента корреляции рассчитывается по формуле . Для проверки нулевой гипотезы о несущественности найденного параметра регрессии применяют t -критерий Стъюдента при числе степеней свободы и уровне значимости 0, 05. Расчетные значения t -статистики вычисляются по формулам: ,,. Критическое значение берется из специальной таблицы критических точек распределения Стъюдента в приложениях к учебникам по теории вероятностей и эконометрике. При компьютерном анализе критическое значение можно найти с помощью функции Стъюдраспобр. Если расчетное значение по абсолютной величине превышает табличное, гипотезу о несущественности параметра регрессии можно отклонить, параметр признается значимым. Связь между F -критерием Фишера и t -критерием Стъюдента выражается равенством . Расчет доверительных интервалов для параметров регрессии: Доверительный интервал для параметра a определяется как ; доверительный интервал для коэффициента регрессииопределяется как . При компьютерном анализе использовать в Excel путь Сервис/Анализ данных/Регрессия. Интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии: Пусть – прогнозное значение факторного признака; – точечный прогноз результативного признака. Тогда а) средняя ошибка прогноза : ; б) доверительный интервал прогноза . Практические рекомендации по выполнению расчетов с помощью табличного редактора MS Excel
|