У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

статистический и массив проверяем значимость нового фактора путем сравнения фактического и теоретичес.html

Работа добавлена на сайт samzan.net: 2016-01-17

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Имя

Выберите тип работы:

Принимаю Политику конфиденциальности

Скидка 25% при заказе до 5.3.2025

Множественная регрессия

Цель: Повысить точность прогноза путем уменьшения ширины доверительного интервала (уменьшая остаточную дисперсию (Sост.)).

В качестве исходных данных используем 60 значений каждого из параметров. Всего 8 параметров. Для этого с помощью электронных таблиц, используя функции категорий «статистический» и «массив», проверяем значимость нового фактора путем сравнения фактического и теоретического t-критерия.

Модель множественной регрессии содержит факторы Y и x1:

В ходе рассчетов были получены фактические t-критерии:

ta = -2,8097

tb1 = 15,98

Теоретический t-критерий равен: 0,678743264.

Фактор x1 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x2.

В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии:

ta = 2,274

tb1 = 2,551

tb2 = 7,835

Теоретический t-критерий равен: 0,6788183079.

Фактор x2 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x3.

В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии:

ta = 5,13

tb1 = 3,804

tb2 = -1,24

tb3 = 11,54

Теоретический t-критерий равен: 0,6788960471.

Фактор x3 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x4. В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии:

ta = 8,79

tb1 = 6,224

tb2 = -8,906

tb3 = 3,11

tb4 = 11,31

Теоретический t-критерий равен: 0,6789766297.

Фактор x3 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x5.

В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии:

ta = 9,61

tb1 = 6,49

tb3 = -8,53

tb4 = 3,09

tb5 = 10,601

tb6 = 2,81

Теоретический t-критерий равен: 0,6790602144.

Фактор x5 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

Включаем в модель множественной регрессии новый фактор: x5.

В ходе рассчетов и сортировки данных были получены фактические t-критерии:

ta = 6,705

tb1 = 0,937

tb3 = -7,423

tb4 = 3,7001

tb5 = 7,385

tb6 = 2,042

t b7 = 4,59

Теоретический t-критерий равен: 0,6791469722

Фактор x7 считается значимым, так как каждый из фактических t-критериев превосходит теоретический t-критерий.

В процессе уточнения модели были исключены переменные: x6. После перерасчета модель множественной регрессии включает в себя факторы: Y, x1, x2, x3, x4, x5, x7. Исходная таблица принимает вид:

	Y	x1	x2	x3	x4	x5	x7
1	61	12	2	1	0,1	9	7
2	63	16	3	1	0,1	9	9
3	63	21	4	1	0,1	11	10
4	66	24	4	1	0,1	13	10
5	68	25	5	1	0,1	14	10
6	70	27	6	1	0,1	18	11
7	71	40	6	1	0,1	19	11
8	72	58	7	1	0,1	20	12
9	73	60	8	1	0,1	21	12
10	73	90	9	1	0,1	21	13
11	74	126	10	1	0,1	26	13
12	74	142	14	1	0,1	27	14
13	75	142	14	1	0,1	30	14
14	81	148	14	2	0,1	30	15
15	85	148	14	2	0,1	30	15
16	87	153	15	2	0,1	31	16
17	89	156	15	2	0,1	37	18
18	104	156	16	2	0,1	38	20
19	104	168	18	2	0,2	39	22
20	106	168	19	2	0,2	45	22
21	108	173	19	2	0,2	46	23
22	108	173	22	2	0,2	46	24
23	109	175	25	3	0,2	46	25
24	116	175	25	3	0,3	48	25
25	119	181	27	3	0,3	51	27
26	129	181	27	4	0,3	55	27
27	134	191	33	4	0,3	58	27
28	136	191	38	4	0,3	60	27
29	139	203	42	4	0,3	126	29
30	140	203	80	5	0,4	127	29
31	141	205	91	12	0,6	315	29
32	148	205	131	16	0,7	334	30
33	152	214	165	18	0,8	344	32
34	157	215	167	18	0,8	421	33
35	158	236	179	19	0,8	425	33
36	159	236	183	20	0,9	426	37
37	169	239	222	22	0,9	450	39
38	183	239	222	23	0,9	468	39
39	188	240	231	24	1	532	39
40	189	240	251	26	1,2	561	39
41	197	243	290	27	1,3	615	40
42	208	243	298	29	1,4	635	44
43	218	255	299	29	1,4	639	44
44	253	255	312	30	1,5	667	44
45	265	281	322	30	1,8	699	46
46	272	281	328	31	1,8	730	47
47	288	296	342	32	2	732	54
48	295	305	375	33	2	813	57
49	302	331	382	34	2	861	59
50	303	331	388	34	2,1	956	59
51	325	344	411	40	2,1	1001	59
52	336	348	421	44	2,3	1091	60
53	385	348	422	49	2,3	1092	62
54	387	357	436	54	2,5	1130	68
55	421	357	438	55	2,6	1191	69
56	454	364	440	57	2,9	1226	79
57	468	364	457	59	2,9	1304	82
58	490	390	494	62	3	1313	86
59	507	390	532	67	3,4	1316	89
60	622	416	546	98	4	1330	92

Для данной модели были расчитаны Y рассчетное, Ymin и Ymax. На основе этих данных построена следующая диаграмма:

В ходе построения модели для расчетов были использованы следущие формулы:

tфакт. =

КЧК =

β =

Были использованы встроенные функции TINV (категории "статистический") и LINEST (категории "массив").

Изначально был задан коэффициент: α = 0,05.

1. тематические очерки мировоззрения Л
2. Участие прокурора в делах о возмещении вреда причиненного жизни и здоровью гражданина
3. Вариационные ряды.html
4. Rdquo;. Продвижение по службе больше зависит от удачного стечения обстоятельств чем от способностей и
5. Тема нашей сегодняшней лекции проблема восприятия в детской психологии
6. Тема Устное народное творчество предполагает знакомство с жанром народной волшебной сказки
7. Документация сущность, значение, виды документов и требования по их оформлению
8. Тема- Уход за органами слуха
9. Система натуральных чисел Принцип математической индукции Теоремы математической индукции
10. . Основні поняття і завдання праксеології Праксеологіягрецьк.

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе