Скачать презентацию Проверка гипотез относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую Скачать презентацию Проверка гипотез относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую

4 проверка гипотез в множ регр.ppt

  • Количество слайдов: 13

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую нормальную линейную модель множественной регрессии (выполнены Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую нормальную линейную модель множественной регрессии (выполнены 6 условий Гаусса. Маркова) 1. 2. 3. 4. Случайные ошибки не зависят от объясняющих переменных 5. n>r 6.

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую нормальную линейную модель множественной регрессии (выполнены Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Рассмотрим классическую нормальную линейную модель множественной регрессии (выполнены 6 условий Гаусса. Маркова) В этой модели можно проверять гипотезы и строить доверительные прогнозы

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент не значим )

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент не значим ) 1) называется стандартной ошибкой коэффициента

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент не значим ) 1) 2) называется стандартной ошибкой коэффициента - статистика Стьюдента

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 1) -переменная y не зависит от переменной (i-й Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 1) -переменная y не зависит от переменной (i-й коэффициент не значим ) 1) называется стандартной ошибкой коэффициента 2) - статистика Стьюдента

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 3) - вероятность получить значение в условиях Эту Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 3) - вероятность получить значение в условиях Эту величину называют P-значение

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 3) - вероятность получить значение в условиях Эту Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии 3) - вероятность получить значение в условиях Эту величину называют P-значение 4) Задают уровень значимости Обычно уровень значимости 0, 1; 0, 05; 0, 01 Если Р-значение меньше , принимается гипотеза

 Y-пересечение N Nrab Коэффициент Стандартна ы я ошибка tстатист ика PЗначение -26, 93164811 Y-пересечение N Nrab Коэффициент Стандартна ы я ошибка tстатист ика PЗначение -26, 93164811 4, 523407834 -5, 95384 4, 73 E-09 2, 674036105 0, 231999296 11, 52605 1, 28 E-27 0, 59409725 0, 137923673 4, 307435 1, 96 E-05 Р-значение - это вероятность того, что соответствующая переменная не влияет на зависимую переменную y. При Р-значении больше 0, 05 обычно считают, что соответствующая переменная незначима и ее можно исключить из уравнения регрессии. Замечание. Константу из уравнения регрессии удалять нельзя, даже если она незначима.

-означает незначимость уравнения регрессии в целом. Переменная у -не зависит от факторов, включенных в -означает незначимость уравнения регрессии в целом. Переменная у -не зависит от факторов, включенных в модель

2. - означает незначимость уравнения регрессии в целом - вероятность получить значение F в 2. - означает незначимость уравнения регрессии в целом - вероятность получить значение F в условиях Эту величину называют P-значение

Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Задают уровень значимости Обычно уровень значимости 0, 1; Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии Задают уровень значимости Обычно уровень значимости 0, 1; 0, 05; 0, 01 Если Р-значение меньше , гипотеза отвергается

Дисперсионный анализ Регрессия df SS MS F 2 22875, 3615 11437, 68 66, 73107 Дисперсионный анализ Регрессия df SS MS F 2 22875, 3615 11437, 68 66, 73107 Остаток 537 92041, 6034 171, 3996 Итого 539 114916, 914 Значимость F 1, 31 E-26 отвергается, уравнение регрессии значимо Значимость F - это вероятность того, что полученная зависимость случайна. При значимости больше 0, 05 обычно считают, что построенная зависимость незначима. Моделью нельзя пользоваться для прогнозирования.