Döntetlen a grafikon a maradékok
Szükséges:
megtalálni a paramétereket a lineáris regressziós egyenlet, így gazdasági értelmezése a regressziós együttható.
számítani maradék; megtalálják a maradék négyzetösszeg; megbecsülni a szórásnégyzet S 2 csoport; telek a maradványok.
ellenőrizheti az OLS feltételezéseket.
hogy ellenőrizze a jelentősége a regressziós egyenlet paramétereket Student t-teszt (α = 0,05).
kiszámítja a determinációs együttható, ellenőrizze a jelentősége a regressziós egyenlet segítségével Fisher-féle F-teszt (α = 0,05), hogy megtalálja az átlagos relatív hibája közelítés. Következtetést levonni a minőség a modell.
Végrehajtása predikciós átlagos indikátor értéket szignifikancia szinten, ha a várható érték a faktor X 80% -a a maximális értéket.
Grafikusan: a tényleges és a modell értékeit előrejelzés pont.
Nem lineáris regressziós egyenlet:
hiperbolikus;
teljesítmény;
exponenciális.
Ólom grafikon ábrázolja a regressziós egyenletek.
Mert ezek a modellek, hogy megtalálja az együtthatók meghatározására, rugalmassági együtthatók és az átlagos relatív hibája közelítés. Összehasonlítás modell ezeket a jellemzőket és következtetést levonni.
1. A számítás a modell paramétereinek ideiglenes számítások adunk egy táblázatot (Táblázat végezzük Excel jelenti):
Mi határozza meg a lineáris korrelációs együttható a pár a következő képlet segítségével:
azt mondhatjuk, hogy a kapcsolat a beruházások volumene, valamint a termelés volumene egyenes, elég erős.
Lineáris regressziós egyenlet: y = a + b * x.
W A paraméterek értékei a és b a lineáris modell meghatározása a táblázat adatai 1.1:
b = y * x - y * x / x 2 - x 2 = 10.062,30-70,60 * 139,10 / 5094,60-70,60 2 = 241,84 / 110,24 = 2,19
Lineáris regressziós egyenlet formájában: Y = -15,514 + 2,19 * X
A növekvő beruházási volument 1 millió. Dörzsöljük. termelés volumene növekedni fog átlagosan 2 millió. 190.000 rubelt. Ez tükrözi a tényleges munka a vállalkozás.
2. Kiszámítjuk az egyenlegek és a maradék összeg kvadrvtov Excel és adja meg a számítások eredményeit a 2.1 táblázatban:
S 2 = (Σε 2) / n-2 = 59,53 / 7,44 = 8
maradékok gráf formában:
3. Alapvető feltételezések OLS:
Az első feltétel: mert Σε = 0, akkor M (ε) = 0, azaz a. elvárás a véletlen komponens bármely megfigyelés 0.
A második feltétel megtalálható a modell Y = -15,514 + 2,19 * X zavar ε az értéke a véletlenszerű és magyarázó változó x- értéke nem véletlenszerű. mert a grafikonon (1. ábra) nem orientáció a elrendezése pontok ε, akkor ε - valószínűségi változók, és az alkalmazás OLS indokolt.
A negyedik feltétel: mert varianciája a valószínűségi változó állandó a megfigyelések, a megfigyelt feltétele homoszkedaszticitás.
4. együttható tα Student m = 8 szabadsági fok a szignifikancia szint α = 0,05 egyenlő 2,3060.
5. A meghatározás együtthatója egyenlő: R 2 = 1- (Σε 2) / Σ (y-YSR) 2 = 1-0,011 = 0,9889.
Döntetlen az értékelés a jelentősége a regressziós egyenlet segítségével Fisher F-teszt:
F = (R 2/1-R) * (n-2) = (0,9889 / 0,011) * 8 = 719.2
A regressziós egyenlet valószínűséggel 0,95 általában statisztikailag szignifikáns, mivel F> Ftabl.
Mi határozza meg az átlagos relatív hiba:
Az átlagos számított értékek a lineáris modell Y eltérnek a tényleges értékek 15,7%.
7. A tényleges és modell értékeit Y, predikciós pont.
Egyenletben hiperbolikus függvénnyel: y „= A + B / x.
Proizvedom linearizálás minta helyettesítésével X = 1 / x. Az eredmény egy lineáris egyenlet: y „= a + b * X.
Nézzük kiszámítja annak paraméterei szerint 3.1 táblázat:
Közötti kommunikáció index y és az x faktor lehet tekinteni elég erős.
A variáció eredménye Y (kimeneti hangerő) 86,2% magyarázható variáció X-es faktor (beruházások volumene).
Az átlagos relatív hibája közelítés:
Az átlagos számított értékek a y „a hálózati modellek eltérnek a tényleges értékek 5,62%.
Hogy kiválassza a legjobb modellt építünk egy összefoglaló táblázatot az eredmények:
Az átlagos relatív hibája közelítés
A lineáris modell a legjobb az építőiparban a prognózisát, jellemzői ennek a modellnek a fontosabbak, mint mások. Között a nemlineáris modell a legpontosabb hiperbolikus modell, amelyben az értékeket a mutatók meghatározását és korrelációs együttható az index nagyobb, mint a többi nemlineáris modellek.
Döntetlen a grafikon a maradékok
Utasítás végrehajtása D: Tekintsük az első általános képletű y = x 2
A menetrend a államvizsga és védelme WRC a speciális
Természetes körülmények között a talajban humifikációs növényi maradványok darazsak fected nemcsak a mikrobák és a földigiliszták, hanem sok más E-fitosaprofagami