АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Линейная модель множественной регрессии стандартизированного масштаба. Метод Гаусса

Читайте также:
  1. A. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
  2. B) должен хорошо знать только физико-химические методы анализа
  3. B. метода разделения смеси веществ, основанный на различных дистрибутивных свойствах различных веществ между двумя фазами — твердой и газовой
  4. D. аналитический метод.
  5. I. Естественные методы
  6. I.Организационно – методический раздел
  7. II Методика виконання курсової роботи.
  8. II. ПОРЯДОК И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКЗАМЕНА
  9. II. Учебно-информационная модель
  10. II. Учебно-методический блок
  11. II. Учебно-методический блок
  12. III Барьерный метод

Помимо классического метода наименьших квадратов для определения неизвестных параметров линейной модели множественной регрессии β0…βm используется метод оценки данных параметров через β -коэффициенты (коэффициенты модели регрессии в стандартных масштабах).

Построение модели множественной регрессии в стандартизированном или нормированном масштабе означает, что все переменные, включенные в модель регрессии, стандартизируются с помощью специальных формул.

Посредством процесса стандартизации точкой отсчёта для каждой нормированной переменной устанавливается её среднее значение по выборочной совокупности. При этом в качестве единицы измерения стандартизированной переменной принимается её среднеквадратическое отклонение σ.

Факторная переменная х переводится в стандартизированный масштаб по формуле:

где xij – значение переменной xj в i -том наблюдении;

G(xj) – среднеквадратическое отклонение факторной переменной xi;

Результативная переменная у переводится в стандартизированный масштаб по формуле:

где G(y) – среднеквадратическое отклонение результативной переменной у.

Если между исследуемыми переменными в исходном масштабе является линейной, то процесс стандартизации не нарушает этой связи, поэтому стандартизированные переменные будут связаны между собой линейно:

Неизвестные коэффициенты данной функции можно определить с помощью классического метода наименьших квадратов для линейной модели множественной регрессии. В этом случае минимизируется функционал F вида:

В результате минимизации данного функционала получим систему нормальных уравнений, переменными в которой будут являться парные коэффициенты корреляции между факторными и результативной переменной. Такой подход основывается на следующем равенстве:

Система нормальных уравнений для стандартизированной модели множественной регрессии имеет вид:

В связи с тем, что полученная система нормальных уравнений является квадратной (количество уравнений равняется количеству неизвестных переменных), то оценки коэффициентов

можно рассчитать с помощью метода Крамера, метода Гаусса или метода обратных матриц.

Рассчитанные из системы нормальных уравнений β -коэффициенты в стандартизированном масштабе необходимо перевести в масштаб исходных данных по формулам:

Рассмотрим метод Гаусса решения квадратных систем линейных уравнений. Суть данного метода заключается в том, что исходная квадратная система из n линейных уравнений с n неизвестными переменными преобразовывают к треугольному виду. Для этого в одном и уавнений системы оставляют все неизвестные переменные. В другом уравнении сокращают одну из неизвестных переменных для того, чтобы число неизвестных стало (n-1). В следующем уравнении сокращают две неизвестных переменных, чтобы число переменных стало (n-2). В результате данных преобразований исходная система уравнений примет треугольный вид, первое уравнение которой содержит все неизвестные, а последнее – только одну. В последнем уравнении системы остаётся (n-(n-1)) неизвестных переменных, т. е. одна неизвестная переменная, которая называется базисной. Дальнейшее решение сводится к выражению свободных (n-1) неизвестных переменных через базисную переменную и получению общего решения квадратной системы линейных уравнений.

 

 

Глава2. Расчетная часть (вариант 9).

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)