- Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер.
- Регрессия түрлері.
- Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау.
- Регрессия коэффициентінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру.
- Регрессия теңдеуінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру.
- Детерминация коэффициенті.
- Жұптасқан сызықты регрессия теңдеуін тұрғызудың мысалдары және оның талдауы.
Регрессия түрлері - ТУРА
- тәуелсіз «х» шамасының артуына немесе кемуіне сәйкес тәуелді «у» шамасының арту немесе кему шартына байланысты пайда болады
- КЕРІ
- тәуелсіз «х» шамасының артуына немесе кемуіне сәйкес тәуелді «у» шамасының кему немесе арту шартына байланысты пайда болады
- Байланысты сипаттау үшін келесі жұптасқан регрессия теңдеулерінің түрлерін қолданады:
- у=a+bx – сызықтық;
- y=eax+b – экспоненциалды;
- y=a+b/x – гиперболалық;
- y=a+b1x+b2x2 – параболалық;
- y=abx – көрсеткіштік және т.б.
- мұндағы a, b1, b2 - теңдеудің коэффициенттері (параметрлері); у – нәтижелі белгі; х – факторлық белгі.
Дәріс жоспары: - Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер.
- Регрессия түрлері.
- Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау.
- Регрессия коэффициентінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру.
- Регрессия теңдеуінің маңыздылығы туралы болжамды тексеру.
- Детерминация коэффициенті.
- Жұптасқан сызықты регрессия теңдеуін тұрғызудың мысалдары және оның талдауы.
Сызықты регрессия параметрлерін ең кіші квадраттар әдісі бойынша бағалау - Регрессия теңдеуін құру, оның коэффициенттерін (параметрлерін) бағалауға алып келеді, ол үшін ең кіші квадраттар әдісі қолданылады.
- Ең кіші квадраттар әдісі: болғанда параметрлерді бағалауға мүмкіндік береді.
- Ең кіші квадраттар әдісі бойынша сызықты регрессия у=a+bх теңдеуінің параметрлерін анықтау формуласы:
Достарыңызбен бөлісу: |
