Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии

Нажмите для полного просмотра!

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №2

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №3

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №4

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №5

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №6

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №7

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №8

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №9

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №10

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №11

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №12

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №13

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №14

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №15

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №16

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №17

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №18

Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Парная линейная регрессия. Оценивание по МНК коэффициентов регрессии. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Изучайте классиков и решайте трудные задачи. П.Л. Чебышев Парная линейная регрессия Оценивание по МНК коэффициентов регрессии Презентация подготовлена к.э.н., профессором каф. математической статистики СГЭУ, Сухановой Е.И. E-mail: eisukhanova@yandex.ru

Слайд 2

Описание слайда:

План Метод наименьших квадратов (МНК). Перечень средств MS Excel. Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН. Результаты оценивания регрессии.

Слайд 3

Описание слайда:

Цели обучения научиться применять МНК для оценивания теоретических коэффициентов уравнения парной линейной регрессии; изучить структуру дополнительной регрессионной статистики функции ЛИНЕЙН табличного процессора MS Excel.

Слайд 4

Описание слайда:

Метод наименьших квадратов (МНК) Пусть в генеральной совокупности зависимость между переменными Y и X имеет вид: (1) Типичный вид корреляционного поля данных наблюдений для выборки значений (Xi,Y i), объемом n из генеральной совокупности:

Слайд 5

Описание слайда:

Цель МНК – выполнить наилучшую ”подгонку” прямой под данные наблюдений

Слайд 6

Описание слайда:

Суть МНК: следует найти такие коэффициенты уравнения регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений эмпирических значений результативного признака от расчетных, вычисленных по уравнению, была бы минимальной, т.е.

Слайд 7

Описание слайда:

Корреляционное поле. Истинная зависимость Y от X . МНК-прямая

Слайд 8

Описание слайда:

Формулы для вычисления эмпирических коэффициентов регрессии, полученные по МНК (3)

Слайд 9

Описание слайда:

Пример 1. Есть данные о количестве внесенных удобрений (Y, кг/га) и урожайности пшеницы (X, ц/га) по десяти фермерским хозяйствам: Считая форму связи между признаками Y и X линейной,1) найти по МНК эмпирические коэффициенты регрессии; 2) построить корреляционное поле и эмпирическую линию регрессии; 3) вычислить значение функции

Слайд 10

Описание слайда:

Перечень средств MS Excel Встроенная статистическая функция MS Excel КОВАР(массив_1;массив_2). Встроенная математическая функция MS Excel СУММКВРАЗН(массив_1;массив_2). Встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН (известные_значения_y ; известные_значения_x; конст; статистика ). Мастер диаграмм.

Слайд 11

Описание слайда:

Краткие сведения Функция СУММКВРАЗН(массив_1;массив_2) вычисляет сумму квадратов разностей между соответствующими компонентами массивов. Функция КОВАР(массив_1;массив_2) находит выборочную ковариацию данных наблюдений, представленных в массивах. Функция ЛИНЕЙН (известные_значения_y ; известные_значения_x; конст; статистика ) находит по МНК оценки коэффициентов регрессии и дополнительную регрессионную статистику. Точечная диаграмма позволяет визуализировать точки из двумерной совокупности.

Слайд 12

Описание слайда:

Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН Занести в ячейки с адресами B1:K1 рабочего листа MS Excel значения X, а в ячейки B2:K2 – значения Y. Выделить интервал из двух ячеек A6:B6 . Вставка -> Функция. Выбрать категорию (вид функции) – «Статистические». Затем в списке с названиями статистических функций, упорядоченными по алфавиту, найти функцию ЛИНЕЙН. ЛИНЕЙН -> ОК.

Слайд 13

Описание слайда:

Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН (продолжение) Задать значения четырех аргументов функции ЛИНЕЙН. Первый аргумент: известные_значения_y -> B2:K2. Второй аргумент: известные_значения_x -> B1:K1. Задать значения необязательных логических аргументов конст и статистика по умолчанию, т.е.: конст ->1; статистика -> 0. 7. ОК.

Слайд 14

Описание слайда:

Результаты применения функции ЛИНЕЙН В левой из двух выделенных ячеек (A6) появится первый элемент итоговой таблицы – величина коэффициента . Для того, чтобы получить всю таблицу, следует сначала нажать клавишу F2, а затем –комбинацию клавиш: CTRL+SHIFT+ENTER. В ячейке B6 появится значение коэффициента .