🗊 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №1 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №2 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №3 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №4 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №5 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №6 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №7 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №8 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №9 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №10 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №11 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №12 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №13 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №14 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №15 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №16 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №17 «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №18
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать «Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» . Презентация содержит 18 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»
Описание слайда:
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»

Слайд 2


F критерий Фишера - оценивает качество уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Но (о том, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b=0, т.е. фактор х не оказывает влияния на результат у ). F критерий Фишера - оценивает качество уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Но (о том, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b=0, т.е. фактор х не оказывает влияния на результат у ).
Описание слайда:
F критерий Фишера - оценивает качество уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Но (о том, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b=0, т.е. фактор х не оказывает влияния на результат у ). F критерий Фишера - оценивает качество уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Но (о том, что коэффициент регрессии равен нулю, т.е. b=0, т.е. фактор х не оказывает влияния на результат у ).

Слайд 3


Расчету F-критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений на две части «объясненную» и «необъясненную». Общая объясненная остаточная (необъясненная)
Описание слайда:
Расчету F-критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений на две части «объясненную» и «необъясненную». Общая объясненная остаточная (необъясненная)

Слайд 4


Любая сумма квадратов отклонений связана с числом степеней свободы – df, т.е. с числом свободы независимого варьирования признака. Для общей суммы квадратов требуется (n-1) число отклонений.
Описание слайда:
Любая сумма квадратов отклонений связана с числом степеней свободы – df, т.е. с числом свободы независимого варьирования признака. Для общей суммы квадратов требуется (n-1) число отклонений.

Слайд 5


Для расчета df объясненной суммы квадратов имеем: Число степеней свободы равно 1.
Описание слайда:
Для расчета df объясненной суммы квадратов имеем: Число степеней свободы равно 1.

Слайд 6


Число степеней свободы остаточной суммы квадратов = число степ. свободы для общей суммы квадратов – число степ. свободы для объясненной регрессии.
Описание слайда:
Число степеней свободы остаточной суммы квадратов = число степ. свободы для общей суммы квадратов – число степ. свободы для объясненной регрессии.

Слайд 7


дисперсии на одну степень свободы дисперсии на одну степень свободы
Описание слайда:
дисперсии на одну степень свободы дисперсии на одну степень свободы

Слайд 8


Значение F-критерия признается достоверным, если оно больше табличного. В этом случае гипотеза H0 отклоняется.
Описание слайда:
Значение F-критерия признается достоверным, если оно больше табличного. В этом случае гипотеза H0 отклоняется.

Слайд 9


Если Fтабл<Fфакт, то Но - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл<Fфакт, то Но - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл>Fфакт, то гипотеза Но не отклоняется и признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.
Описание слайда:
Если Fтабл<Fфакт, то Но - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл<Fфакт, то Но - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. Если Fтабл>Fфакт, то гипотеза Но не отклоняется и признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.

Слайд 10


«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №10
Описание слайда:

Слайд 11


Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости α =0,05 Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости α =0,05
Описание слайда:
Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости α =0,05 Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости α =0,05

Слайд 12


ПРИМЕР (количество факторов – 1) Дисперсионный анализ результатов регрессии
Описание слайда:
ПРИМЕР (количество факторов – 1) Дисперсионный анализ результатов регрессии

Слайд 13


Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента каждого из показателей и доверительные интервалы. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента каждого из показателей и доверительные интервалы. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки:
Описание слайда:
Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента каждого из показателей и доверительные интервалы. Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента каждого из показателей и доверительные интервалы. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки:

Слайд 14


«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров» , слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики - tтабл и tфакт - принимаем или отвергаем гипотезу Но. Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики - tтабл и tфакт - принимаем или отвергаем гипотезу Но. Если tтабл < tфакт то гипотеза Ho - о незначимости параметра отклоняется, т.е. a, b и не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если tтабл > tфакт то гипотеза Но не отклоняется и признается случайная природа формирования а, b или rxy .
Описание слайда:
Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики - tтабл и tфакт - принимаем или отвергаем гипотезу Но. Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики - tтабл и tфакт - принимаем или отвергаем гипотезу Но. Если tтабл < tфакт то гипотеза Ho - о незначимости параметра отклоняется, т.е. a, b и не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если tтабл > tфакт то гипотеза Но не отклоняется и признается случайная природа формирования а, b или rxy .

Слайд 16


доверительный интервал доверительный интервал для расчета доверительного интервала определяем предельную ошибку  для каждого показателя для коэффициентов регрессии границы доверительного интервала составят:
Описание слайда:
доверительный интервал доверительный интервал для расчета доверительного интервала определяем предельную ошибку  для каждого показателя для коэффициентов регрессии границы доверительного интервала составят:

Слайд 17


Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения. Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения.
Описание слайда:
Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения. Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения.

Слайд 18


Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений от фактических (дает оценку качества построенной модели ): Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений от фактических (дает оценку качества построенной модели ): Допустимый предел значений - не более 8-10%.
Описание слайда:
Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений от фактических (дает оценку качества построенной модели ): Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений от фактических (дает оценку качества построенной модели ): Допустимый предел значений - не более 8-10%.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию