АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

б) Значимость параметров выборочной регрессионной модели, применяя t-тест Стьюдента

Читайте также:
  1. IV. Расчет электрических параметров электрофильтра.
  2. T.5 Определение нормальной скорости распространения пламени и термодинамических параметров
  3. T.5. Определение нормальной скорости распространения пламени и термодинамических параметров.
  4. V. Определение основных параметров шахтного поля
  5. Визуализация дифференциальных параметров кривых
  6. Влияние параметров переработки на свойства пленки
  7. Выбор акустических параметров при проектировании ультразвуковых устройств
  8. Выбор аэродинамической схемы, относительных геометрических параметров и характеристик.
  9. ВЫБОР И РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ СХЕМЫ ЗАМЕЩЕНИЯ ЛЭП СВН
  10. Выбор параметров автомата продольного управления
  11. Выбор параметров автомата регулирования управления

Проверим на статистическую значимость пераметры уравнения регрессии, т.е. гипотезы о равенстве нулю каждого из коэфициентов—о случайной природе показателей.

Вычислим квадрад выборочного стандартного отклонения наблюдаемого значения yi от прогнозируемого значения ýi:

 

,

 

Далее вычисляем оценки дисперсии коэфициентов регрессии b1 и b0:

--стандартная ошибка параметра b0 (m b0)

 

--стандартная ошибка коэф. регрессии b1 (m b1)

Величина стандартной ошибки совместно с t- распределением Стьюдента при n-2 степенях свободы применяется для проверки существенности к-та регрессии и для расчета доверительных интервалов.

Известно, что если выбраны гипотетические значения оцениваемых параметров для b1 и для b0, то статистика имеет распределение Стьюдента с n-2 степенями свободы. Проверяем гипотезы H0: = =0.

Фактическое значение критерия tфакт=tj= (рис. 9-10)

Рисунок 9

Рисунок 10

 

Далее, для заданного вычислим критическое (табличное) значение t-статистики tкр, используя stats[statevalf,icdf,studentst[6]](0.975);

Данными для вычисления tкр служат значение и размерность выборки n, которая задаст значение степени свободы . На их пересечении приведено нужное значение tкр. При использовании таблицы полезным будет соотношение t (n,1- )=-1 (n, )

Расчет показан на рис. 11-12.

 

Рисунок 11

 

Рисунок 12

 

Если tкр <tфакт, то Ho отклоняется, т.е. j-й к-т линейной регрессии не случайно отклоняется от 0 и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х

Если tкр <tфакт, то Ho не отклоняется и признается случайная природа формирования j-го к-та линейной регрессии, т.е. к-т не является статистически значимым при выбранном уровне доверительной вероятности 1-

4. Для определения прогнозного значения. Делаем следующие вычисления (рис. 13-14)

 

Рисунок 13

 

Рис14


1 | 2 | 3 | 4 | 5 |

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.)