Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Регрессионный анализ. В экологических исследованиях, и особенно в обработке экспериментальных данных, обычно используется регрессионный анализ





В экологических исследованиях, и особенно в обработке экспериментальных данных, обычно используется регрессионный анализ, который тесно связан с корреляционным анализом и является его логическим продолжением, углубляя представления о корреляционной связи.

Под регрессией подразумевается зависимость изменений одного признака от изменений другого или нескольких признаков (множественная регрессия). В отличие от строгой функциональной зависимости y = f(x) в регрессионной модели одному и тому же значению величины x могут соответствовать несколько значений величины y, иными словами, при фиксированном значении x величина y имеет некоторое случайное распределение. В соответствии с этим регрессия, подобно корреляции, может быть парной (простой) или множественной, а в зависимости от формы связи – линейной или нелинейной. Здесь мы рассмотрим только самый простой случай линейной регрессии.

В случае простого линейного регрессионного анализа целесообразно придерживаться следующей схемы исследования. Пусть имеется две переменные – X (независимая) и Y (зависимая). Случайным образом отбираем n индивидов из генеральной совокупности и измеряем для них обе переменные. Далее строим диаграмму рассеяния признаков. Анализируя её, мы можем эмпирически оценить допустимо ли предположение о линейной зависимости между переменными. При большом числе переменных точки графика образуют «облако» характерной формы.

Рисунок 2.1. Типы диаграмм рассеяния.

 

По форме «облака» можно сделать некоторые выводы (рис. 2.1): А) положительная линейная корреляция (r > 0) (например, связь между ростом и весом); Б) отрицательная линейная корреляция (r < 0) (например, связь между возрастом и весом монеты); В) отсутствие связи (r = 0); Г) отрицательная нелинейная корреляция (r < 0) (например, связь между спросом и ценой на товар).

 

Теперь рассчитываем таблицу коэффициентов корреляции Пирсона. В отличие от корреляционного анализа, требующего достаточно большого объема выборки, анализ регрессии возможен и при наличии всего нескольких пар сопряженных наблюдений, однако его имеет смысл проводить лишь при обнаружении достоверных и достаточно сильных (порядка r ≥ 0,7) связей между признаками.

После того как мы определились с характером связи, строим модель в виде линейной функции:

,

где значения b это некоторый параметр, указывающий на связь двух выборок. Например, b0 – это значение Y, полученное при X = 0, тогда b1 – прирост Y при увеличении X на единицу (скорость изменения).

Рассчитываются коэффициенты модели весьма просто:

,

.

Полученные данные подставляем в формулу линейной регрессии и строим график линейной регрессии. Далее требуется оценить степень связности двух линий регрессии – эмпирической и теоретической. Для этих целей оценивают дисперсии. Обычно используют уже вам известную таблицу дисперсионного анализа.

Таблица 2.6

Таблица дисперсионного комплекса для простой линейной регрессии

Компоненты дисперсии Сумма квадратов Степени свободы Средний квадрат F -отношение
Регрессия
Отклонение от регрессии
Полная (общая)  

 

Обусловленная регрессией сумма квадратов SSD получила своё название потому, что её можно записать как функцию оценённого коэффициента регрессии b1:

.

Итак, чем больше коэффициент регрессии, тем больше сумма квадратов регрессии, «обусловленная регрессией». F -отношение может быть использовано для проверки гипотез.

 







Дата добавления: 2015-09-07; просмотров: 718. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...


Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...


Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...


Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Огоньки» в основной период В основной период смены могут проводиться три вида «огоньков»: «огонек-анализ», тематический «огонек» и «конфликтный» огонек...

Упражнение Джеффа. Это список вопросов или утверждений, отвечая на которые участник может раскрыть свой внутренний мир перед другими участниками и узнать о других участниках больше...

Влияние первой русской революции 1905-1907 гг. на Казахстан. Революция в России (1905-1907 гг.), дала первый толчок политическому пробуждению трудящихся Казахстана, развитию национально-освободительного рабочего движения против гнета. В Казахстане, находившемся далеко от политических центров Российской империи...

Понятие метода в психологии. Классификация методов психологии и их характеристика Метод – это путь, способ познания, посредством которого познается предмет науки (С...

ЛЕКАРСТВЕННЫЕ ФОРМЫ ДЛЯ ИНЪЕКЦИЙ К лекарственным формам для инъекций относятся водные, спиртовые и масляные растворы, суспензии, эмульсии, ново­галеновые препараты, жидкие органопрепараты и жидкие экс­тракты, а также порошки и таблетки для имплантации...

Тема 5. Организационная структура управления гостиницей 1. Виды организационно – управленческих структур. 2. Организационно – управленческая структура современного ТГК...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.014 сек.) русская версия | украинская версия