|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Simple Regression - Rasxod vs. Massa⇐ ПредыдущаяСтр 11 из 11
Dependent variable: Rasxod Independent variable: Massa Linear model: Y = a + b*X В таблице В.3 представлены результаты проверки значимости коэффициентов построенного уравнения линейной регрессии (Y = a + b*X). Если значения P-Value ≥ α (например, α = 0, 05), то нет оснований для отклонения гипотезы о равентстве соответствующего параметра нулю (Intercept –параметр a, Slope – параметр b). В примере P-Value = 0 < 0, 05 для каждого параметра, поэтому гипотезы о равенстве нулю параметров уравнения регрессии отклоняются, то есть параметры построенного уравнения регрессии значимо отличаются от нуля. В таблице В.4 представлены результаты проверки гипотезы о значимости построенного уравнения в целом. В столбце F-Ratio записано выборочное значение F-критерия, в столбце Df – число степеней свободы F-критерия ν 1 = 1, ν 2 = 28. Можно воспользоваться таблицей критических точек распределения Фишера (таблица Г.5), чтобы найти критическое значение F(α, ν 1, ν 2) и проверить согласование выдвинутой гипотезы с выборкой. Таблица В.3 –Coefficients
Таблица В.4 –Analysis of Variance
Correlation Coefficient = 0, 93364 (выборочный коэффициент корреляции) R-squared = 87, 1684 percent (коэффициент детерминации, %) R-squared (adjusted for d.f.) = 86, 7101 percent (скорректированный коэффициент детерминации, %) Standard Error of Est. = 41, 4916 Mean absolute error = 33, 4541 Durbin-Watson statistic = 1, 70093 (P=0, 2105) (статистика Дарбина – Уотсона) Lag 1 residual autocorrelation = 0, 147302 Кроме того, можно проанализировать значения P-value. Если значение P-value ≥ α (например, α = 0, 05), то нет оснований для отклонения гипотезы о том, что влияние объясняющей (независимой) переменной на зависимую является незначимым. В примере P-Value = 0 < 0, 05, поэтому влияние объясняющей (независимой) переменной на зависимую является значимым. После таблицы В.4 приведены выборочный коэффициент корреляции (Correlation Coefficient), коэффициент детерминации (R-squared), скорректированный коэффициент детерминации (R-squared (adjusted for d.f.)), статистика Дарбина – Уотсона (Durbin-Watson statistic). Рядом со значением статистики Дарбина – Уотсона указано значение P, с помощью которого можно проверить гипотезу о некоррелированности случайных отклонений. Если значение P ≥ α (например, α = 0, 05), то нет оснований для отклонения гипотезы о некоррелированности случайных отклонений. В примере P = 0 < 0, 2105, поэтому нет оснований для отклонения гипотезы о некоррелированности случайных отклонений. 10.3 Нажать кнопку Graphs и в открывшемся окне Graphs отметить Plot of Fitted, Residuals versus X, Residuals versus Predicted, Residuals versus Row Number. График уравнения регрессии и линий интервального прогноза (Plot of Fitted) приведен на рисунке В.11. Рисунок В.11 – График уравнения регрессии График остатков в зависимости от значений объясняющей переменной (Residuals versus X) приведен на рисунке В.12. Рисунок В.12 – График зависимости остатков от График остатков в зависимости от предсказанных значений зависимой переменной (Residuals versus Predicted) приведен на рисунке В.13. Рисунок В.13 – График зависимости остатков от предсказанных График остатков в зависимости от порядкового номера (Residuals versus Row Number) приведен на рисунке В.14. Рисунок В.14 – График зависимости остатков 10.4 Для прогнозирования по уравнению регрессии необходимо нажать на кнопку Tables и в окне Tables отметить Forecasts. В окне Forecasts нажать правую кнопку мыши. В меню выбрать Pane Options и в окне Forecasts Options задать значение объясняемой переменной, по которой делается прогноз зависимой переменной. Допускается задание 10 значений. В таблице В.5 приведены прогнозные значения зависимой переменной, а также интервальные прогнозы для зависимой переменной и ее среднего значения в двух точках. Таблица В.5 – Predicted Values
10.5 Сохранить полученные результаты в отчете Statreporter.
|
Последнее изменение этой страницы: 2017-05-05; Просмотров: 341; Нарушение авторского права страницы
