1. Крамер формулалары арқылы функция коэффициенттерін есептеңіз
жүктеу/скачать 102,91 Kb.
|
Дүзенбай Ақнұр 20-09б
- Бұл бет үшін навигация:
- 2.Қажетті регрессия теңдеуін құрастырыңыз. Регрессия
- Регрессия теңдеуі
- 3.Сызықтық корреляция коэффициентін есептеңіз.
- 4.Детерминация коэффициентін есептеңіз.
|
Бақылау сұрақтары: 1.Крамер формулалары арқылы функция коэффициенттерін есептеңіз. Крамер әдісімен шешу n айнымалысы бар біртекті емес n сызықтық теңдеулер жүйесін шешудің Крамер ережесі: Теорема. N айнымалысы бар біртекті емес n сызықтық теңдеулер жүйесі үйлесімді және рангА=n болса, онда ол төмендегідей жалғыз шешімге ие болады. 2.Қажетті регрессия теңдеуін құрастырыңыз. Регрессия – бір атрибуттың орташа мәні негізінде бірінші атрибутпен корреляцияланған басқа атрибуттың орташа мәнін анықтауға мүмкіндік беретін функция. Регрессия теңдеуі. y \u003d M y + R y / x (x - M x) мұндағы y – атрибуттың орташа мәні, ол басқа атрибуттың (х) орташа мәні өзгерген кезде анықталуы керек; x – басқа мүмкіндіктің белгілі орташа мәні; R y/x – регрессия коэффициенті; M x, M y - x және y ерекшеліктерінің белгілі орташа мәндері. Мысалы, жұқпалы суықтың орташа санын (у) орташа айлық ауа температурасының (х) кез келген орташа мәні бойынша арнайы өлшеулерсіз анықтауға болады. Сонымен, егер x \u003d - 9 °, R y / x \u003d 1,8 ауру, M x \u003d -7 °, M y \u003d 20 ауру, онда y \u003d 20 + 1,8 x (9-7) \u003d 20 + 3 ,6 = 23,6 аурулар. Бұл теңдеу екі белгі (x және y) арасындағы түзу сызықты қатынас жағдайында қолданылады. 3.Сызықтық корреляция коэффициентін есептеңіз. сызықтық корреляция коэффициентін былай да анықтауға болады. 1) -өлшем бірлігі жоқ, оның мәні мынадай аралықта жатады: ; 2) Егер айнымалылардың барлық мәндеріне қандай да бір санды қосса (алса) немесе қандай да бір санға көбейтсе, онда корреляция коэффициентінің шамасы өзгермейді; 3) Егер болса, онда корреляциялық (кездейсоқтық) байланыс функционалдық сызықтық байланысқа айналады.; 4) Егер болса, онда Х пен У айнымалылары арасындағы сызықтық корреляциялық байланыс жоқ, бірақ сызықтық емес байланыстар болуы мүмкін; 5) Егер оң сан балса, онда х және у арасында тура байланыс болады; 6) Егер теріс сан балса, онда х және у арасында кері байланыс болады; 4.Детерминация коэффициентін есептеңіз. Детерминация коэффициенті R 2 бір айнымалыдағы айырмашылықтарды екінші айнымалының айырмашылығымен қалай түсіндіруге болатынын талдау үшін қолданылады. Нақтырақ айтқанда, R-squared сізге x айнымалыларымен түсіндірілетін y-дегі пайыздық вариацияны береді. Корреляциялық талдау – екі немесе одан да көп кездейсоқ шамалардың арасындағы байланысты зерттеуге арналған статистикалық әдіс. Эмпирикалық зерттеулерде кездейсоқ шамалар ретінде айнымалылардың мәндері, зерттелетін бақылау объектілерінің өлшенген қасиеттері әрекет етеді. Корреляциялық талдаудың мәні корреляция коэффициенттерін есептеу болып табылады. Корреляция коэффициенттері, әдетте, оң және теріс мәндерді қабылдауы мүмкін. Корреляция коэффициентінің таңбасы байланыс бағытын, ал абсолютті шама – байланыс күшін түсіндіруге мүмкіндік береді. Корреляциялық коэффициенттерді есептеу әдісі өзара байланыс зерттелетін айнымалылардың өлшем шкалаларына байланысты. Сандық шкала бойынша өлшенетін айнымалылар үшін (интервалдық шкала немесе қатынас шкаласы) ковариация немесе корреляция моменті, ал оның негізінде сызықтық корреляция коэффициенті (Пирсон корреляция коэффициенті) есептеледі. Шашырау диаграммасы себеп-салдар диаграммасын немесе факторлар арасындағы корреляциялық тәуелділікті талдау кезінде сапа көрсеткіштері (нәтиже және негізгі факторлар (себептер)) арасындағы тәуелділікті табу мақсатында қолданылады. Шашырау диаграммасы екі өзгеріп отыратын факторлардың арасындағы тәуелділік графигі түрінде салынады. Корреляциялық тәуелділіктің бар-жоғын анықтаудың тиімді әдісі болып медианалар әдісі табылады Шашырау диаграммасы график түрінде құрылады және екі параметр арасында корреляциялық тәуелділікті бар-жоғын анықтауға мүмкіндік береді. Тәуелділікті бар болған жағдайда бір параметрдің ауытқуын тоқтату арқылы екінші параметрге әсер етуге болады. Бұл жерде оң немесе теріс тәуелділік болуы мүмкін және оның болмауы да мүмкін. Детерминация коэффициенті – статистикалық талдауда қолданылатын өлшем , ол модель қаншалықты жақсы түсіндіретінін және болашақ нәтижелерді болжайтынын бағалайды. Ол деректер жиынындағы түсіндірілетін өзгергіштік деңгейін көрсетеді Сонымен қатар, r2 мәні нені білдіреді? R-квадрат – деректердің бекітілген регрессия сызығына қаншалықты жақын екенін көрсететін статистикалық көрсеткіш. Ол детерминация коэффициенті немесе бірнеше регрессия үшін бірнеше реттік детерминация коэффициенті ретінде белгілі. 100% модель жауап деректерінің орташа мәнінің айналасындағы барлық өзгермелілігін түсіндіретінін көрсетеді. жүктеу/скачать 102,91 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|