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) |
Регрессия (теоретическая и эмпирическая)
Коэффициент корреляции указывает на степень связи двух переменных величин, но не дает возможности судить о том, как меняется одна величина по мере изменения другой. Коэффициент, который показывает, как меняется один признак при изменении другого на единицу измерения, носит название коэффициента регрессии R. Коэффициент регрессии определяется для признака х по признаку у по формуле для признака у по признаку х по формуле Эти коэффициенты не равны между собой за исключением случая, когда Sx = Sy По данным табл. 3.10 можно вычислить коэффициент регрессии длины тела по обхвату груди: Таким образом, при изменении обхвата груди на 1 см у мальчиков 10 лет длина тела изменится в среднем на 1,17 см. Так же можно вычислить коэффициент регрессии для обхвата груди по длине тела: т. е. при изменении длины тела на 1 см обхват груди изменяется в среднем на 0,38 см. Путем сравнительно несложных вычислений можно определить среднее значение одного признака по заданному значению другого признака. Для этого надо составить уравнение регрессии. Оно имеет вид уравнения прямой линии Графически такого рода связь выражается прямой линией. Так, например, уравнение регрессии обхвата груди по длине тела для нашего примера (таблица 3.10) будет иметь вид: Известно, что хx = 145,31 см. хy = 72,29см, sx = 7,07 см, sy = 4,06 см, rxy= 0,670; Rx/y= 0, 3848 (см. таблицу 3.10). Необходимо найти коэффициенты уравнения регрессии а и b. В нашем примере коэффициент b равен Rx/y = 0, 3848; коэффициент a =y-bx; а= 72, 29-145, 31 • 0,3848 = 16, 3747 см**. Таким образом, уравнение регрессии будет иметь вид: По результатам решения этого уравнения можно построить график. Для этого следует рассчитать обхват груди для двух любых заданных длин тела. На рис. 3.11 представлены эмпирическая 1 и теоретическая 2 регрессии для обхвата груди по длине тела у мальчиков 10 лет. Чтобы установить соответствует ли прямая линия, полученная по теоретическому уравнению регрессии, эмпирическим данным, рассчитывается эмпирическая регрессия. Эмпирическая регрессия — это средние значения одного признака, вычисленные по эмпирическим данным, в каждом классовом интервале по другому признаку. Эмпирическая регрессия вычисляется по формулам где ix iy — классовые интервалы; Аxi А yi -средние значения классовых интервалов. Найдем для данного примера эмпирическую регрессию обхвата груди у по длине тела х у мальчиков 10 лет. Результаты вычисления обхвата груди у по заданным длинам тела х (эмпирическая и теоретическая регрессия) представлены в табл. 3.13. В первую графу таблицы выписывают средние значения классовых интервалов по длине тела, во вторую графу — численность в каждом классовом интервале Рх, в третью графу — численность по обхвату груди в каждом классовом интервале по длине тела, умноженную на условные отклонения обхвата груди Рyаy. Далее в четвертой графе значения Рyаy в каждом классовом интервале по длине тела делят на значения Рx. Так. в интервале, где среднее значение 129,45 см, Рyаy/Рx = -15/3 = -5,00, в следующем интервале — Рyаy / Px = -34/7 = -4,86 и т. д. В пятой графе данные, полученные в четвертой графе Рyаy /Px, построчно умножают на величину классового интервала по обхвату груди (по табл. 3.10 i = 1,5 см). Эмпирическую регрессию Rэ — ряд обхватов груди для каждого класса длин тела (графа шестая) — получают построчным вычитанием данных пятой графы Рyаy / Px • iyиз условного среднего оохвата груди (71,45 см). В первом интервале будем иметь: 73,7-7,5=66,20 см, в следующем интервале: 73,7- 7,29 = 66,41 см. Для этих же длин тела следует рассчитать теоретическую регрессию R, по уравнению прямой линии. Обе линии наносят на график, на котором по оси абсцисс откладывают длину тела, а по оси ординат - обхват груди (см. рис. 3.11). Как видно из рисунка, обе линии достаточно хорошо согласуются. По уравнению регрессии можно определить зависимость среднего значения одного признака одновременно от двух и более других признаков. Например, при нахождении среднего обхвата бедер для заданных обхватов груди и обхватов талии применяют уравнение множественной регрессии типа у = а+bх1+сх2. Таблица 3.13
Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 2572; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |