Построение диаграммы рассеяния

10.1 Создать новый или открыть существующий файл исходных данных с выборками двух случайных величин (компонентов двумерной случайной величины).

10.2 В главном меню STATGRAPHICS выбрать пункт «Plot»® «Scatterplots» ® ® «X-Y Plot…».

10.3 В появившемся окне (рисунок А.17) задать имя «зависимой» (Y) и «независимых» случайных величин. Нажать кнопку «OK».

Рисунок А.17 – Окно выбора «зависимой» и влияющей случайной величины

 

10.4 На графической панели появившегося окна «X-Y Plot» (рисунок А.18, справа) будет представлена диаграмма рассеяния двух случайных величин. Сделать распечатку полученной диаграммы рассеяния (см. п. 5 приложения А).

 

Рисунок А.18 – Окно построения диаграммы рассеяния двух случайных величин

Регрессионный и корреляционный анализ

11.1 Создать новый или открыть существующий файл исходных данных с выборками двух случайных величин (компонентов двумерной случайной величины).

11.2 В главном меню STATGRAPHICS выбрать пункт «Relate»®«Multiple Regression…» (множественная регрессия).

11.3 В появившемся окне (рисунок А.19) задать имя «зависимой» (Y) величины, а также слагаемые предполагаемого уравнения регрессии. Например, если предполагаемое уравнение регрессии (см. пример 1 лабораторной работы № 5) имеет вид

 

,

 

то в поле «независимых» (влияющих) переменных «Independent Variables» следует задать следующие выражения (см. рисунок А.19). По завершении нажать кнопку «OK».

 

Рисунок А.19 – Окно задания вида предполагаемого уравнения
множественной регрессионной зависимости

 

11.4 В открывшемся окне «Multiple Regression» (рисунок А.20) нажать кнопку выбора графиков. В появившемся окне «Graphical Options» выбрать пункт «Interval Plots», выделение других пунктов следует отменить. Нажать кнопку «OK».

11.5 В окне «Multiple Regression» (см. рисунок А.20) нажать кнопку выбора таблиц. В появившемся окне «Tabular Options» выбрать пункт «Analysis Summary» (общий анализ), выделение других пунктов следует отменить. Нажать кнопку «OK».

 

Рисунок А.20 – Окно результатов регрессионного анализа «Multiple Regression»

 

11.6 Окно «Multiple Regression» примет вид, аналогичный рисунку А.20. На графической панели «Interval Plots» окна «Multiple Regression» представлены результаты наблюдений двух случайных величин с наложенным уравнением регрессии. Подробно результаты множественного регрессионного анализа (панель «Multiple Regression Analysis» окна «Multiple Regression») при исследовании зависимости вида между величинами X и Y представлены в таблице А.4.

11.7 В итоге уравнение регрессии примет вид

 

,

 

который незначительно отличается от гиперболы (см. пример 1 лабораторной работы № 5).

Таблица А.4 – Результаты регрессионного анализа «Multiple Regression»

Multiple Regression Analysis	Множественный регрессионный анализ
Dependent variable: Col_3	Имя зависимой переменной
Parameter Параметр	Estimate Оценка параметра	Standard Error Стандартное отклонение оценки	T Statistic t-статистика (Стьюдента)	P-Value Максимальный уровень значимости
CONSTANT b0	63, 2282	32, 9458	1, 91916	0, 1131
Speed b1	-0, 776587	1, 14636	-0, 677435	0, 5282
Speed^2 b2	0, 00706676	0, 0106438	0, 663931	0, 5361
Speed^(-1) b3	308, 789	250, 591	1, 23225	0, 2726
exp(Speed) b4	0, 0	0, 0	0, 76293	0, 4799
Analysis of Variance Анализ дисперсий (разброса значений)
Source Источник разброса значений	Sum of Squares Сумма квадратов	Df Число степеней свободы	Mean Square Средний квадрат	F-Ratio F-отношение (Фишера)	P-Value Максимальный уровень значимости
Model По модели регрессии	1498, 76		374, 691	9, 27	0, 0156
Residual Остатки	202, 134		40, 4268
Total (Corr.) Всего	1700, 9
R-squared = 88, 116 percent	Коэффициент детерминации, %
R-squared (adjusted for d.f.) = 78, 6089 percent	Коэффициент детерминации, приведенный к числу степеней свободы, % (используется для сравнения различных моделей регрессии)
Standard Error of Est. = 6, 35821	Стандартная ошибка оценивания
Mean absolute error = 3, 29094	Средняя абсолютная ошибка – среднее значение остатков
Durbin-Watson statistic = 3, 42482 (P=0, 0020)	Коэффициент Дурбина-Ватсона и соответствующий ему максимальный уровень значимости
Lag 1 residual autocorrelation = --0, 71292	Значение автокорреляции остатков с лагом 1

 

 

⇐ Предыдущая234567891011Следующая ⇒

Поделиться: