Содержание
- 2. План занятия 1. Множественный регрессионный анализ. 2. Решение задач.
- 3. Про корреляцию & регрессию Задача корреляционного анализа – определение тесноты и направления связи между изучаемыми величинами.
- 4. Зачем? Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных.
- 5. Задачи регрессионного анализа При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки
- 6. Задачи регрессионного анализа 2 задача - Определение функции регрессии. Вторая задача сводится к выяснению действия на
- 7. Уравнение регрессии - это форма связи результативного признака Y с факторами Х1, Х2, …Хm. В зависимости
- 8. Парная и множественная регрессия В зависимости от числа взаимосвязанных признаков различают парную и множественную регрессию. Парная
- 9. Уравнение регрессии Уравнение регрессии выглядит следующим образом: Y=a+b*X При помощи этого уравнения переменная Y выражается через
- 10. Этапы регрессионного анализа 1. Задание аналитической формы уравнения регрессии и определение параметров регрессии. 2. Определение в
- 11. Предположения, на которые опирается РА Предположение линейности, т.е. предполагается, что связь между рассматриваемыми переменными является линейной.
- 12. Таким образом, Регрессионный анализ позволяет установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. При помощи регрессионного
- 13. 2 вопрос занятия – решение задач с помощью методов линейной регрессии
- 14. Подключение пакета анализа Анализ данных в Microsoft Excel Microsoft Excel имеет большое число статистических функций. Некоторые
- 15. Создаем базу данных
- 16. В новой верхней вкладке «Данные» выбираем меню «Анализ данных»
- 17. Количество покупателей – входной интервал Y Температура – входной интервал X
- 18. OUTPUT (вывод итогов)
- 19. Разбор результатов анализа 1 шаг – установить наличие статистически значимой линейной связи между переменными Одним из
- 20. Разбор результатов анализа 2 шаг – доказать значимость линейной модели (дисперсионный анализ) В данном шаге нужно
- 21. Разбор результатов анализа 3 шаг – составить уравнение регрессии, доказать значимость коэффициента и свободного члена построенного
- 22. Разбор результатов анализа 3 шаг – составить уравнение регрессии, доказать значимость коэффициента и свободного члена построенного
- 23. Построение предсказательной модели Регрессионный анализ позволяет предсказать - на основе уравнения регрессии – вероятностный прогноз изменения
- 24. Построение предсказательной модели заложим вычисленное уравнение регрессии = 58 + 1,3 * Х в строку формул,
- 25. Ответ задачи Уравнение линейной регрессионной зависимости числа покупателей от температуры воздуха Y = 58 + 1,3*
- 26. Решение задач
- 27. Для каждой задачи необходимо выполнить 4 шага и записать ответ установить наличие статистически значимой линейной связи
- 28. Задача 1 Исследователь пытается выявить взаимосвязь между количеством времени X, бесполезно потраченного студентами, и средним баллом
- 29. Задача 2 Исследователями были изучены данные о расходах потребителей на питание за 1959-1983 годы (данные на
- 31. Задача 3 Проведено исследование, направленное на выявление взаимосвязи когнитивных и ценностно-мотивационных характеристик и показателя успешности учебной
- 32. Задача 4 (не обязательно, возможно для зачета) Проведены измерения черт характера и адаптивных способностей у солдат
- 33. Выводы Таким образом, в результате использования регрессионного анализа в пакете Microsoft Excel мы: построили уравнение регрессии;
- 35. Скачать презентацию