🗊Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов.

Категория: Алгебра
Нажмите для полного просмотра!
Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №1Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №2Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №3Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №4Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №5Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №6Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №7Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №8Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №9Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №10Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №11Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №12Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №13Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №14Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №15Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №16Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №17Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №18Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №19
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов.. Презентация содержит 19 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


Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов.
Описание слайда:
Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов.

Слайд 2


Скорректированный (улучшенный) коэффициент множественной детерминации где n – число наблюдений, m – число параметров при переменных х. Чем больше величина m, тем больше различия между коэффициентом множественной детерминации и скорректированным коэффициентом. Чем больше объем совокупности, по которой исчислена регрессия, тем меньше различия между данными коэффициентами.
Описание слайда:
Скорректированный (улучшенный) коэффициент множественной детерминации где n – число наблюдений, m – число параметров при переменных х. Чем больше величина m, тем больше различия между коэффициентом множественной детерминации и скорректированным коэффициентом. Чем больше объем совокупности, по которой исчислена регрессия, тем меньше различия между данными коэффициентами.

Слайд 3


Оценка значимости уравнения множественной регрессии (F-критерий): Н0: уравнение статистически не значимо
Описание слайда:
Оценка значимости уравнения множественной регрессии (F-критерий): Н0: уравнение статистически не значимо

Слайд 4


Частный F-критерий: оценивает статистическую значимость присутствия каждого из факторов в уравнении
Описание слайда:
Частный F-критерий: оценивает статистическую значимость присутствия каждого из факторов в уравнении

Слайд 5


t-критерий Стьюдента: где mbi – средняя квадратическая ошибка коэффициента регрессии bi, она может быть определена по формуле:
Описание слайда:
t-критерий Стьюдента: где mbi – средняя квадратическая ошибка коэффициента регрессии bi, она может быть определена по формуле:

Слайд 6


Частная корреляция Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в модель:
Описание слайда:
Частная корреляция Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в модель:

Слайд 7


Частная корреляция первого порядка – когда фиксируется теснота связи двух переменных при устранении влияния одного фактора: (точка отделяет фактор, значение которого элиминируется (закрепляется на неизменном уровне)). Частная корреляция второго и т.д. порядка – когда фиксируется теснота связи двух переменных при устранении влияния двух и более факторов, например: - частная корреляция второго порядка при постоянном действии факторов х2 и х3; - частная корреляция четвертого порядка при постоянном действии факторов х2, х3, х4, х5.
Описание слайда:
Частная корреляция первого порядка – когда фиксируется теснота связи двух переменных при устранении влияния одного фактора: (точка отделяет фактор, значение которого элиминируется (закрепляется на неизменном уровне)). Частная корреляция второго и т.д. порядка – когда фиксируется теснота связи двух переменных при устранении влияния двух и более факторов, например: - частная корреляция второго порядка при постоянном действии факторов х2 и х3; - частная корреляция четвертого порядка при постоянном действии факторов х2, х3, х4, х5.

Слайд 8


Коэффициенты частной корреляции более высоких порядков можно найти через коэффициенты частной корреляции более низких порядков по рекуррентной формуле: При i=1 и двух факторах формула примет вид: При i=2 и двух факторах:
Описание слайда:
Коэффициенты частной корреляции более высоких порядков можно найти через коэффициенты частной корреляции более низких порядков по рекуррентной формуле: При i=1 и двух факторах формула примет вид: При i=2 и двух факторах:

Слайд 9


Предпосылки метода наименьших квадратов
Описание слайда:
Предпосылки метода наименьших квадратов

Слайд 10


Предпосылки метода наименьших квадратов: случайный характер остатков; нулевая средняя величина остатков, не зависящая от х; гомоскедастичность; отсутствие автокорреляции остатков; нормальное распределение остатков.
Описание слайда:
Предпосылки метода наименьших квадратов: случайный характер остатков; нулевая средняя величина остатков, не зависящая от х; гомоскедастичность; отсутствие автокорреляции остатков; нормальное распределение остатков.

Слайд 11


1. Случайный характер остатков
Описание слайда:
1. Случайный характер остатков

Слайд 12


Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №12
Описание слайда:

Слайд 13


2. Нулевая средняя величина остатков, не зависящая от х: Если расположение остатков на графике не имеет направленности, то они независимы от значений х. Если же график показывает наличие зависимости, то модель неадекватна.
Описание слайда:
2. Нулевая средняя величина остатков, не зависящая от х: Если расположение остатков на графике не имеет направленности, то они независимы от значений х. Если же график показывает наличие зависимости, то модель неадекватна.

Слайд 14


3. Гомоскедастичность Гомоскедастичность – это однородность относительно дисперсии, т.е. дисперсия остатков одинакова для каждого значения х. Если это условие применения МНК не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность (неоднородность относительно дисперсии).
Описание слайда:
3. Гомоскедастичность Гомоскедастичность – это однородность относительно дисперсии, т.е. дисперсия остатков одинакова для каждого значения х. Если это условие применения МНК не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность (неоднородность относительно дисперсии).

Слайд 15


Методы проверки предпосылки МНК о гомоскедастичности остатков: Тест Гольдфельда-Квандта Тест ранговой корреляции Спирмена Тест Глейзера и другие.
Описание слайда:
Методы проверки предпосылки МНК о гомоскедастичности остатков: Тест Гольдфельда-Квандта Тест ранговой корреляции Спирмена Тест Глейзера и другие.

Слайд 16


4. Отсутствие автокорреляции остатков Под автокорреляцией остатков понимают зависимость распределения значений остатков друг от друга. Это означает наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих (последующих) наблюдений. Если этот коэффициент окажется существенно отличным от нуля, то остатки автокоррелированны.
Описание слайда:
4. Отсутствие автокорреляции остатков Под автокорреляцией остатков понимают зависимость распределения значений остатков друг от друга. Это означает наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих (последующих) наблюдений. Если этот коэффициент окажется существенно отличным от нуля, то остатки автокоррелированны.

Слайд 17


Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
Описание слайда:
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Слайд 18


Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19


Проверка качества уравнения регрессии Коэффициент множественной корреляции: принимает значения в диапазоне 0 ≤ R ≤ 1. Чем ближе он к 1, тем теснее связь результативного признака со всем набором исследуемых факторов., слайд №19
Описание слайда:

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию