Ќазаќстан республикасыныњ Білім жѕне Ѓылым Министрлігі

жүктеу 5,19 Mb.

бет	32/53
Дата	14.01.2018
өлшемі	5,19 Mb.
	#7460
түрі	Практикум

1 ... 28 29 30 31 32 33 34 35 ... 53

1.6 зертханалық жұмыс. Көпшілік регрессия моделі.
Анализ данных

Бақылау сұрақтары:

Сызықтық емес регрессия үшін детерминация коэффициенті қалай анықталады.
Сызықтық емес регрессияның қандай екі классын білесіз?
Корреляция, детерминация индексі не үшін анықталады?

1.6 зертханалық жұмыс. Көпшілік регрессия моделі.
Мақсаты: сызықтық көпшілік регрессияның коэффициенттерін есептеуді және Регрессия режимінде мәнділікті тексеруді үйрену.
Қысқаша теориялық мәліметтер:

Excel кестелік процессор құрамында Анализ данных модулі бар. Бұл модуль іріктелген мәліметтердің статистикалық талдауын жүргізуге мүмкіндік береді (гистограммаларды құру, сандық сипаттамаларды есептеу және т.б.). Бұл модульдің Регрессия режимінің жұмысы

айнымалысымен сызықтық көпшілік регрессия коэфициенттерін есептеуді, сенімді интервалдарды құруды және регрессия теңдеуінің мәнділігін тексеруді жүзеге асырады.

Есептің қойылуы:

У берілген еңбекақы (мың ақша бірлік), х₁жасы (жас), х₂ мамандық бойынша жұмыс деңгейі (жас) және х₃ өнім көлемі (дана) цехтың 15 жұмыс күшімен:

№	y	х₁	х₂	х₃
1	3,2	30	6	12
2	4,5	41	18	20
3	3,3	37	11	12
4	3,0	33	9	18
5	2,8	24	4	15
6	3,9	44	19	17
7	3,7	37	18	17
8	4,2	39	22	26
9	4,7	49	30	26
10	4,4	48	24	22
11	2,9	29	8	18
12	3,7	31	6	20
13	2,4	26	5	10
14	4,5	47	19	20
15	2,6	29	4	15

Тапсырма:

Факторлардың мультиколлинеарлығын жұптық корреляция коэффициентері көмегімен бағалау.
Көптік регриссиясы теңдігінің стандарттық формасын құрастыру:
Регрессияның стандарталған коэффициентерін пайдаланып олардың нәтижеге факторлардың әсер ету күшін салыстыру.
Көпшілік корреляция көмегімен факторлар мен нәтиже арасындағы байланыс тығыздығын бағалау.
Коэффицент көмегімен көптік детерменация модель сапасын бағалау.
F-критерий Фишер F-критерийін қолдана отырып регрессия теңдеунің әр фактордың статистикалық мәнділігін бағалау. Көптік регрессия теңдеуінің табиғи формасын құрастыру, теңдік параметрлердің экономикалық мәнін анықтау.
Апроксимацияның орташа қатесін табу.
Егер болжамның факторлық мәні х₁ = 35 жас, х₂ = 10 жас, х₃ = 20 дана тәулігіне құраса, болжамның мәнін есептеу.

Шешімі:

Сурет 1.25 – Ізделінді деректер

Факторлардың мультиколлинеарлығын бағалау үшін Анализ данных қосымшасын қолданамыз.

Корреляцияның жұптық коэффициенттер матрицасын есептеу үшін келесі командаларын орындаймыз: Сервис-Анализ данных-Корреляция-Ок

Сурет 1.26 – Корреляция сұхбаттық терезесі

Сурет 1.27 – Корреляция коэффициентерініңі матрицасы

Корреляцияның жұптық коэффициенттер матрицасын талдайық.

- r_x1x2=0.931, яғни x₁ және x₂факторлар арасындағы корреляциондық байланыс тығыз, сондықтан факторлардың біреуін алып тастау қажет.

- r_x1x3=0.657 байланысы r_x2x3=0.765 қарағанда кіші, яғни х₂ факторының х₃факторрымен корреляциясы х₁ және х₃ факторларының корреляциясынан күшті.

-модельден х₂факторын алып тастау керек, өйткені ол х₃ факторымен тығыз байланысына ие, және сонымен қатар у (0.894<0.908) нәтижелік белгімен (x₁фактормыен салыстырғанда) байланысы төменірек.

Регрессия теңдеуінің табиғи формасы келесі түріне ие болады:

жүктеу 5,19 Mb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 ... 28 29 30 31 32 33 34 35 ... 53