Исследование посещаемости WEB сайта
Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
Теги реферата: реферат факторы, конституционное право шпаргалки
Добавил(а) на сайт: Шидловский.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | Следующая страница реферата
Качество уравнения регрессии зависит от степени достоверности и надежности исходных данных и объема совокупности. Исследователь должен стремиться к увеличению числа наблюдений, так как большой объем наблюдений является одной из предпосылок построения адекватных статистических моделей.
Аналитическая форма выражения связи результативного признака и ряда факторных называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии, или моделью связи.
Уравнение линейной множественной регрессии имеет вид:
Y=A0+A1X1+….AkXk
Коэффициенты Аn вычисляются при помощи систем нормальных уравнений. Например система нормальных уравнений для вычисления коэффициентов регрессии для уравнения линейной регрессии с двумя факторными признаками:
где An=an
Общий вид нормальных уравнений для расчета коэффициентов регрессии:
Оценка существенности связи, принятие решения на основе уравнения регрессии.
Проверка адекватности моделей, построенных на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии.
Значимость коэффициентов регрессии осуществляется с помощью
t-критерия Стьюдента:
- дисперсия коэффициента регрессии.
Параметр модели признается статистически значимым, если tp>tкр
Наиболее сложным в этом выражении является определение дисперсии, которая может быть рассчитана двояким способом.
Наиболее простой способ, выработанный методикой
экспериментирования, заключается в том, что величина дисперсии коэффициента
регрессии может быть приближенно определена по выражению:
- дисперсия результативного признака:
k - число факторных признаков в уравнении.
Наиболее сложным этапом, завершающим регрессионный анализ, является интерпретация уравнения, т. е. перевод его с языка статистики и математики на язык экономиста.
Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Но всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т. е. с выяснения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемый. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак. Если факторный признак имеет знак плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается. Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим содержанием моделируемого (результативного) признака. Если его величина изменяется в сторону увеличения, то плюсовые знаки факторных признаков имеют положительное влияние. При изменении результативного призна-л-1 в сторону снижения положительное значение имеют минусовые знаки факторных признаков. Если экономическая теория подсказывает, что факторный признак должен иметь положительное значение, а он со знаком минус, то необходимо проверить расчеты параметров уравнения регрессии. Такое явление чаще всего бывает в силу допущенных ошибок при решении. Однако следует иметь в виду, что при анализе совокупного влияния факторов, при наличии взаимосвязей между ними характер их влияния может меняться. Для того чтобы быть уверенным, что факторный признак изменил знак влияния, необходима тщательная проверка решения данной модели, так как часто знаки могут меняться в силу допустимых ошибок при сборе или обработке информации.
При адекватности уравнения регрессии исследуемому процессу возможны следующие варианты.
1. Построенная модель на основе ее проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений к осуществлению прогнозов.
Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: инновационный менеджмент, курсовая работа.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | Следующая страница реферата