Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Лінійний зв'язок характеризує прямолінійну залежність між двома змінними. Знаходження зв'язку полягає в оцінці коефіцієнтів рівняння регресії.
Розглянемо найпростішу модель регресійного аналізу — двомірну. Рівняння виду називають лінійною регресійною моделлю. Змінна величина X називається незалежною:змінною, змінна Y — залежною змінною, U— член похибки (залишок), який дорівнює різниці між фактичними значеннями і значеннями, які визначаються з рівняння регресії. Завдання полягає в оцінці параметрів - коефіцієнтів а і — на основі значень спостереження (X, Y). Модель лінійної регресії, яка описує залежність між значеннями (Хi , Уi), / = 1, 2....р, у вибірці, що містить Р спостережень, подається у вигляді:
Диференціюючи S відповідно за а і b і прирівнявши значення часткових до нуля, ми отримаємо систему лінійних рівнянь для а і Ь:
Методом найменших квадратів називають процедуру пошуку таких значень параметрів (а, Ь), які при підстановці р пар змінних у цю формулу, мінімізують суму квадратів регресійних залишків
Систему такого виду називають системою нормальних рівнянь. Розв'язок системи, тобто знаходження а і В, визначається таким чином -
де — середні значення змінних.
Значення на прямій регресії, яке отримаємо методом найменших квадратів,
називають розрахунковим або теоретичним значенням Yi, яке відповідає Хi. Різниця фактичного і розрахункового значення:
є залишком найменших квадратів. Залишок є розрахунковим значенням випадкової похибки, яку неможливо спостерігати.
Для визначення щільності зв'язку між двома змінними часто використовують коефіцієнт детермінації, який визначають так:
Оскільки зв'язок між ознаками може бути не тільки різної щільності (табл. 4.2), а й напрямку, то розраховують коефіцієнт кореляції г, який змінюється від -1 до +1, а знак свідчить про пряму (+) залежність або обернену (-).
де — середнє значення добутку змінних Хі К; — дисперсія ознаки X; — дисперсія ознаки Y.
Таблиця 4.2
Сила зв'язку між двома змінними залежно від величини коефіцієнта кореляції
Коефіцієнт кореляції | Щільність зв'язку |
Від ±0,81 до ±1,00 | Сильна |
Від ±0,61 до ±0,80 | Помірна |
Від ±0,41 до + 0,60 | Слабка |
Від ±0,21 до ±0,40 | Дуже слабка |
Від 0,00 до + 0,20 | Відсутня |
Криволінійний зв'язок є більш складним, але метод найменших квадратів надає можливість визначати коефіцієнти рівняння регресії.
Дата публикования: 2014-11-04; Прочитано: 1555 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!