Выдать частные коэффициенты корреляции по кнопке Partial correlations.
Частная корреляция - это корреляция между двумя переменными, когда одна или больше из оставшихся переменных имеют постоянное значение. Коэффициенты могут принять значения от -1 до +1. Если коэффициенты велики, значит независимые переменные коррелируют между собой. Это усложняет построение уравнения регрессии.
Скопировать коэффициенты частной корреляции в отчет, указав какой переменной какой коэффициент частной корреляции соответствует. 10. Рассчитать значения зависимой переменной по значениям независимых, используя кнопку Predict dependent var. Значения независимых переменных задать согласно рисунку.
В отчете набрать строку «прогнозируемое значение переменной Param=», указать значение, «при значениях независимых переменных Diam=18,6, Length=12,3». 11. Кнопка Correlations and desc. stats позволяет просмотреть описательные статистики и корреляционную матрицу с парными коэффициентами корреляции переменных, участвующих в регрессионной модели 12. При помощи кнопки Residual analysis выполнить процедуру анализа остатков регрессионного уравнения. Для выделения имеющихся в регрессионных остатках выбросов предложен ряд показателей: - показатель Кука (Cook's Distance) – показывает расстояние между коэффициентами уравнения регрессии после исключения из обработки i-ой точки данных. Большое значение показателя Кука указывает на сильно влияющий случай. - расстояние Махаланобиса (Mahalns. Distance) – показывает насколько каждый случай или точка в р-мерном пространстве независимых переменных отклоняется от центра статистической совокупности. 13. Просмотреть величины остатков и специальных критериев, их оценивающих, при помощи кнопки Display residuals & pred. окна Residual analysis.
Остатки должны быть нормально распределены, со средним значением равным нулю и постоянной, независимо от величин зависимой и независимой переменных, дисперсией. О нормальности остатков можно судить по графику остатков на нормальном вероятностном графике.
14. Для построения графика скопировать значения остатков Residual, создать новый файл данных, состоящий из одной переменной, в которой число значений (cases) равно числу значений переменной Residual, назвать ее Residual, вставить значения из буфера обмена. 15. Построить нормальный вероятностный график остатков, скопировать его в отчет.
16. Используя аппарат описательных статистик, найти для остатков среднее, дисперсию, минимум, максимум.
Если остатки сильно отклоняются от прямой, а коэффициент детерминации мал, возможно, нужна нелинейная регрессионная модель. 17. Проверить качество полученного уравнения, отобразив значения полученного уравнения и экспериментальные значения в таблице Excel. Для этого скопировать в один столбец значения переменных из набора данных Statistica, а в другом рассчитать значения по полученному уравнению, как показано в таблице ниже. В первых 5-ти столбцах приведены исходные данные задачи. В последнем столбце приведены данные PARAM, полученные на основе вычисления значения по уравнению регрессии вида (1) с коэффициентами, полученными в результате проведенных вычислений. Вычисленное значение параметра PARAM приведено в столбце Расчетные. Вычисления проводить средствами Excel.
18. Повторить проведенные вычисления для значений переменных, заданных преподавателем.
|
