Мы рассмотрим создание и анализ трехмерной регрессионной модели с использованием реального примера
жүктеу/скачать 62,14 Kb.
|
project.mathematical model16.04.23
|
Мы рассмотрим создание и анализ трехмерной регрессионной модели с использованием реального примера. В таблице представлены доходы и расходы первой, второй и третьей семей по выборочным данным.
Мы используем парные коэффициенты корреляции для измерения близости связи между тремя рассматриваемыми переменными. Метод расчета таких коэффициентов и их интерпретация аналогичны методу расчета коэффициента линейной корреляции в случае однофакторной связи. Если известны стандартные отклонения анализируемых величин, то парные коэффициенты корреляции можно проще рассчитать по следующим формулам: Сначала рассчитаем стандартные отклонения: = = = = 225 = = 149,7 = Тогда парные коэффициенты корреляции равны: = Соотношение факторных признаков можно рассчитать по следующим формулам: = зависимость у от х1; = зависимость у от х2; = зависимость у от х3; Для нашего примера рассчитаем частные коэффициенты корреляции: где r – коэффициенты корреляции между соответствующими признаками. Мы можем решить эту систему методом К. Гаусса. 0,29 Так, в случае комплексного влияния факторов связь каждого фактора с изучаемым показателем слабая. Уравнение трехфакторной регрессии, выражающее зависимость расходов семьи Y от доходов X1, X2, X3, имеет следующий вид: Математическая модель трехфакторной регрессии для прогнозирования расходов и доходов средней семьи Республики Казахстан может быть представлена следующим образом: жүктеу/скачать 62,14 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|