- 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 коэффициентінің маңыздылығын тексерудің сызбасы - 1) Н0: a=0, b=0.
- Н1: a≠0, b≠0.
- 2) р=0,05 – маңыздылық деңгейі.
- 3) мұндағы mb, ma - кездейсоқ қателіктер:
- 4) tкесте(р; f), мұндағы f=n-k-1, n - бақылау саны, k - айнымалылары «х» теңдеудегі параметрлер саны.
- 5) Егер болса, онда Н0 қабылданбайды, яғни коэффи-циент маңызды.
- Егер болса, онда Н0 қабылданады, яғни коэффициент маңызды емес.
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.
Регрессия теңдеуінің маңыздылығын тексерудің сызбасы - 1) Н0: регрессия теңдеуі маңызды емес.
- Н1: регрессия теңдеуі маңызды.
- 2) р=0,05 – маңыздылық деңгейі.
- 3)
- мұндағы n - бақылау саны; k - айнымалылары «х» теңдеудегі параметрлер саны; у - нәтижелі белгінің нақты мәні; yx - нәтижелі белгінің теориялық мәні; - жұпталған корреляция коэффициенті.
- 4) Fкесте(р; f1; f2),
- мұндағы f1=k, f2=n-k-1- еркіндік дәрежелерінің саны
- 5) Егер Fесеп>Fкесте, онда регрессия теңдеуі дұрыс таңдалған.
- Егер Fесеп, онда регрессия теңдеуі дұрыс таңдалмаған.
Достарыңызбен бөлісу: |
