бет 3/5 Дата 29.09.2023 өлшемі 2,12 Mb. #111673
Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер. Регрессия түрлері. Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау. Регрессия коэффициентінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру. Регрессия теңдеуінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру. Детерминация коэффициенті. Жұптасқан сызықты регрессия теңдеуін тұрғызудың мысалдары және оның талдауы. Регрессия коэффициентінің маңыздылығын тексерудің сызбасы 1) Н0: a =0, b =0. Н1: a≠ 0, b≠ 0.2) р =0,05 – маңыздылық деңгейі. 3) мұндағы mb , ma - кездейсоқ қателіктер: 4) tкесте (р; f ), мұндағы f =n-k- 1, n - бақылау саны, k - айнымалылары «х » теңдеудегі параметрлер саны . 5) Егер болса, онда Н0 қабылданбайды , яғни коэффи-циент маңызды. Егер болса, онда Н0 қабылданады , яғни коэффициент маңызды емес. Дәріс жоспары: Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер. Регрессия түрлері. Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау. Регрессия коэффициентінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру. Регрессия теңдеуінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру. Детерминация коэффициенті. Жұптасқан сызықты регрессия теңдеуін тұрғызудың мысалдары және оның талдауы. Регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексерудің сызбасы 1) Н0: регрессия теңдеуі маңызды емес. Н1: регрессия теңдеуі маңызды. 2) р =0,05 – маңыздылық деңгейі. 3) мұндағы n - бақылау саны ; k - айнымалылары «х » теңдеудегі параметрлер саны; у - нәтижелі белгінің нақты мәні ; yx - нәтижелі белгінің теориялық мәні; - жұпталған корреляция коэффициенті. 4) Fкесте (р; f1; f2 ), мұндағы f1=k, f2=n-k-1- еркіндік дәрежелерінің саны 5) Егер Fесеп>Fкесте , онда регрессия теңдеуі дұрыс таңдалған. Егер Fесеп, онда регрессия теңдеуі дұрыс таңдалмаған. Достарыңызбен бөлісу:
