Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Линейное уравнение множественной регрессии




Математическое уравнение для прямолинейной зависимости между тремя переменными называется множественным линейным уравнением плоскости регрессии. Оно имеет следующий общий вид:

(12.10)

Здесь Y – зависимая переменная, X и Z – независимые переменные, а – общее начало отсчета, b1 и b2 – коэффициенты частной регрессии. Коэффициент b1 показывает, на какую величину увеличивается Y при каждом увеличении на одну единицу X при постоянном значении Z; коэффициент b2 указывает, на какую величину увеличивается Y при увеличении Z на единицу при постоянном значении X. Поэтому часто используют обозначения
b1 = byx-z и b2 = byz-x, принятые для частных коэффициентов корреляции.

Параметры а, b1 и b2 вычисляют методом наименьших квадратов, который позволяет найти такое положение плоскости регрессии в пространстве, когда сумма квадратов отклонений эмпирических точек от нее является минимальной:

(12.11)

Установленное уравнением регрессии отношение зависимости коррелируемых признаков принято изображать графически в виде линий и поверхности регрессии. Поверхность регрессии дает четкое представление об эффекте комбинированного влияния изучаемых факторов на результативный признак.

Необходимо подчеркнуть, что математические уравнения для парной и множественной регрессии имеют смысл только в области фактических значений X, Y и Z только тогда, когда корреляционная связь значимо отличается от нуля.

 

Вопросы для самоконтроля

 

1 Что такое множественная корреляция?

2 Дайте определение частному коэффициенту корреляции.

3 С какими статистическими характеристиками формально связан частный коэффициент корреляции?

4 Дайте определение ошибке и критерию значимости частной корреляции. Отличен ли он от ошибки и критерия значимости парной корреляции?

5 Какие могут принимать значения частные коэффициенты корреляции?

6 Дайте определение множественному коэффициенту корреляции.

7 С какими статистическими характеристиками формально связан множественный коэффициент корреляции?

8 В каких пределах находятся значения множественного коэффициента корреляции?

9 Дайте определение коэффициента множественной детерминации.

10 По какому критерию оценивается значимость множественной корреляции?

11 Напишите линейное уравнение множественной регрессии.

12 Дайте графическую интерпретацию уравнения множественной регрессии.

ТЕМА 13 Криволинейная корреляция и регрессия

13.1 Корреляционное отношение

13.2 Свойства корреляционного отношения

13.3 Ошибка репрезентативности корреляционного отношения

13.4 Критерий линейности корреляции

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-29; Просмотров: 345; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.