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)

Дисперсионный анализ




Ковариационная матрица

 

Симметричная диагональная матрица, на диагонали у которой стоят дисперсии; - выборки объема Т.

Также можно построить корреляционную матрицу, на диагонали которой 1 – диагональная симметричная матрица, у которой остальные элементы – это соответствующие коэффициенты корреляции, характеризующие силу связи и изменяющиеся от [-1;1]

Замечание: Таким образом, используя корреляционную матрицу для построения регрессии, мы выбираем тот Х, коррелированность с Y которого по модулю наибольшая, т.е. мы выбираем тот параметр Х для получения наилучших результатов, сила связи которого с Y наибольшая, т.е. коэффициент по модулю наибольший.

 

 

Попробуем разложить дисперсию изменчивости явления на две составляющие – объясненную регрессией и необъясненную.

I II III

ESS – дисперсия, необъясненная уравнением, та, которая осталась неизвестной в остатке.

RSS – та часть дисперсии, которая объяснена регрессионным уравнением.

На основании этого вводится коэффициент детерминации, характеризующий долю объясненной дисперсии с помощью данного регрессионного уравнения в общей дисперсии.

Этот коэффициент используется для выбора наилучшей модели из множества построенных.

Если , то мы ничего не объяснили с помощью построенной регрессии

Если , то мы учли всю изменчивость признака.

Из двух моделей выбирается та, у которой:

1) все коэффициенты значимы

2) максимально простая (т.е. как можно меньше параметров)

3) как можно больше

4) экономическая интерпретируемость коэффициентов (объясняемость)

5) как можно более точный прогноз (при работе с выборкой отсекаются 5-10 значений, на которые и строится прогноз)

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-13; Просмотров: 260; 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.