Регресійний аналіз

Характеристики варіації даних

Мінімум - найменше значення вибірки.

Максимум - найбільше значення вибірки.

Розмах - різниця між найбільшим і найменшим значеннями вибірки.

Дисперсія - це середнє арифметичне квадратів відхилень значень від їх середнього.

Стандартне відхилення - квадратний корінь з дисперсії вибірки - міра того, наскільки широко розкидані точки даних відносно їх середнього.

Характеристики варіації даних

Ексцес показує " гостроту піку" розподілу, характеризує відносну загостреним або згладженість розподілу порівняно з нормальним розподілом. Позитивний ексцес - пік загострений. Негативний ексцес -пік закруглений.

Якщо ексцес істотно відрізняється від нуля, то розподіл має або більше закруглений пік, ніж нормальне, або, навпаки, має більш гострий пік (можливо, є кілька піків). Ексцес нормального розподілу дорівнює нулю.

Асиметрія або асиметричність показує відхилення розподілу від симетричного. Якщо асиметрія істотно відрізняється від нуля, то розподіл несиметрично, нормальний розподіл абсолютно симетрично. Якщо розподіл має довгий правий хвіст, асиметрія позитивна; якщо довгий лівий хвіст - негативна.

Викиди (outliers) - дані, що різко відрізняються від основного числа даних.

Розглянемо коротко етапи регресійного аналізу.

1. Формулювання завдання. На цьому етапі формуються попередні гіпотези про залежність досліджуваних явищ.

2. Визначення залежних і незалежних (пояснюючих) змінних.

3. Збір статистичних даних. Дані повинні бути зібрані для кожної з змінних, включених у регресійну модель.

4. Формулювання гіпотези про форму зв'язку (проста або множинна, лінійна або нелінійна).

5. Визначення функції регресії (полягає в розрахунку чисельних значень параметрів рівняння регресії)

6. Оцінка точності регресійного аналізу.

7. Інтерпретація отриманих результатів. Отримані результати регресійного аналізу порівнюються з попередніми гіпотезами. Оцінюється коректність і правдоподібність отриманих результатів.

8. Передбачення невідомих значень залежної змінної.

Завдання регресійного аналізу

• встановлення форми залежності

• визначення функції регресії

• оцінка невідомих значень залежної змінної.

Рішення завдання в MS Excel
Для вирішення завдання регресійного аналізу в MS Excel вибираємо в меню Сервіс " Пакет аналізу" і інструмент аналізу " Регресія ". Задаємо вхідні інтервали X і Y.

Вхідний інтервал Y - це діапазон залежних аналізованих даних, він повинен включати один стовпець. Вхідний інтервал X - це діапазон незалежних даних, які необхідно проаналізувати. Число вхідних діапазонів повинно бути не більше 16.

Дата добавления: 2014-01-04