Биостатистика

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 түрлері

• РЕГРЕССИЯ

• ТУРА
• тәуелсіз «х» шамасының артуына немесе кемуіне сәйкес тәуелді «у» шамасының арту немесе кему шартына байланысты пайда болады

• КЕРІ
• тәуелсіз «х» шамасының артуына немесе кемуіне сәйкес тәуелді «у» шамасының кему немесе арту шартына байланысты пайда болады

Жұптасқан регрессия теңдеуілер

• Байланысты сипаттау үшін келесі жұптасқан регрессия теңдеулерінің түрлерін қолданады:

• у=a+bx – сызықтық;
• y=eax+b – экспоненциалды;
• y=a+b/x – гиперболалық;
• y=a+b1x+b2x2 – параболалық;
• y=abx – көрсеткіштік және т.б.
• мұндағы a, b1, b2 - теңдеудің коэффициенттері (параметрлері); у – нәтижелі белгі; х – факторлық белгі.

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.

Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау

• Регрессия теңдеуін құру, оның коэффициенттерін (параметрлерін) бағалауға алып келеді, ол үшін ең кіші квадраттар әдісі қолданылады.
• Ең кіші квадраттар әдісі: болғанда параметрлерді бағалауға мүмкіндік береді.
• Ең кіші квадраттар әдісі бойынша сызықты регрессия у=a+bх теңдеуінің параметрлерін анықтау формуласы: