 |
|
|
Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика |
Множественная регрессия
Цель: Повысить точность прогноза путем уменьшения ширины доверительного интервала (уменьшая остаточную дисперсию (Sост.)). В качестве исходных данных используем 60 значений каждого из параметров. Всего 8 параметров. Для этого с помощью электронных таблиц, используя функции категорий «статистический» и «массив», проверяем значимость нового фактора путем сравнения фактического и теоретического t-критерия.
1) Модель множественной регрессии содержит факторы Y и x1: В ходе расчётов были получены фактические t-критерии: ta = 1,95 tb1 = 49,05 Теоретический t-критерий равен: 0,67874326 Фактор x1 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.
2) Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x2. В ходе расчётов и сортировки данных были получены фактические t-критерии: ta = 3,62 tb1 = 3,006 tb2 = 3,52 Теоретический t-критерий равен:.0,67881831 Фактор x2 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.
3) Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x3. В ходе расчётов и сортировки данных были получены фактические t-критерии: ta = 4,006 tb1 =2,83 tb2 = 1,87 tb3 = 3,52 Теоретический t-критерий равен:.0,678960471 Фактор x3 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.
4) Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x4. В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии: ta = 3,803 tb1 = 2,46 tb2 =1,808 tb3 = 2,69 tb4 = 0,93 Теоретический t-критерий равен:.0,6789766297 Фактор x3 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.
5) Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x4. В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии: ta = 2,502 tb1 = 2,98 tb2 = 1,62 tb3 = 2,19 tb4 = 0,78 tb5 = 0,809 Теоретический t-критерий равен: 0,67906021. Фактор x3 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.
В процессе уточнения модели были исключены переменные: x6, x7. После перерасчета модель множественной регрессии включает в себя факторы: Y, x1, x2, x3, x4, x5. Исходная таблица принимает вид:
Для данной модели были рассчитаны Y расчётное, Ymin и Ymax. На основе этих данных построена следующая диаграмма:
В ходе построения модели для расчетов были использованы следущие формулы: tфакт. =
КЧК =
β =
Были использованы встроенные функции TINV (категории "статистический") и LINEST (категории "массив"). Изначально был задан коэффициент: α = 0,05.
Поиск по сайту: |
