Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Теория программирования -> Боровиков В. -> "STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере" -> 171

STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере - Боровиков В.

Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере — Спб.: Питер, 2003. — 688 c.
Скачать (прямая ссылка): statistikaiskusstvoanalizadannih2003.djvu
Предыдущая << 1 .. 165 166 167 168 169 170 < 171 > 172 173 174 175 176 177 .. 204 >> Следующая

1 еиерь перед вами диалоговое окно результатов, полученных с помощью пошаговой процедуры с включением. Следует отметить, что в нем указаны стандар-*пизиванные коэффициенты регрессии

Заметим, если вы предполагаете, что в модели должно присутствовать небом шое число предикторов, то естественно использовать пошаговый метод с включением предикторов. Если вы предполагаете, что в модели должно присутствовать большое число предикторов, то естественно использовать метод с исключением
; ГЧМДО|»Г4МЫ ЫИОЯС ptlpncck

I Здемраы S Mno*eci

Й? пьезе 30 5 ~

ЧИСЛО нам S* сноррокг H? tHV7tNH9 p» 000000 Стикфшаясшивкаоигмо! SI29Ji00«liD свобчл»< -огп гшв стшхоы am «iw fl ibi

Шаг 5. Нажмите кнопку Итоговая таблица регрессии. Появится таблица результатов с подробными статистиками.

В столбце БЕТА показаны стандартизованные коэффициенты регрессии, а в столбце В — нестандартиэованные коэффициенты. Все коэффициенты в таблице значимы, так как p-значения для каждого из них меньше заданной величины 0,05.

Шаг 6. В окне ] шиз остатков.

Шаг7. В диалоговом окне Анализ остатков нажмите кнопку СтатистикаД

бина—Уотсона. Эта статистика позволяет исследовать зависимость между ост ками. Формально остатки представляют собой разность: наблюдаемые значе1 зависимой переменной минус оцененные с помощью модели значения завис#** переменной.

анализа данных в системе STATISTICA

Зачем проверять зависимость остатков? Идея проста: если остатки существенно коррелированны (завис.и.чы), то модель неадекватна (нарушено важное предположение о независимости ошибок в регрессионной модели).

Рассмотрим более подробно статистику Дарбииа—Уотсона. Мы уделяем этой статистике так много внимания, потому что статистика Дарбина -Уотсона является стандартом для проверки //«которыхвидов зависимости остатков н с ней нужно научиться работать.

Статистика Дарбина—Уотсона используется для проверки гипотезы о том, что остатки построенной регрессионной модели некоррелированы (корреляции равны нулю), против альтернативы: остатки связаны авторегрессионной зависимостью вида ?, = ре.., + й (•),

где d. — независимые случайные величины, имеющие нормальное распределение

l параметрами (0, s). i - 1... n.

Формально статистика Дарбина—Уотсона вычисляется следующим образом:

= p,-cj/pl

Иными словами, сумма квадратов первых разностей остатков нормируется суммой квадратов остатков. Проведя вычисления, вы легко выразите статистику Дар-61 та—Уотсона через коэффициент корреляции, d ~ 2(1 — р).

Критические точки статистики Дарбниа—Уотсона табулщюваиы (см., например, Дранпср Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, т 1. с. 211, см. также таблицу, показанную ниже).
•31-- 1.300 1.570 1.230 1.650- 1.740 1.090 1.030
зг 1 370 1.500 1.310 1 570 1.240 1.Б50 1.1*0 1.730 1.110 1.020 J
Я ! 1 ЭВО 1.510 1.320 1.500 1.260 1 550 1.190" 1.730 1.130
34 1.390 1.510 1.330 1.270 1 650 1 21D 1.730 1.150
щ 1.400 1 520 1.340 1.580 1 260 1.650 1.220 1.730 1.160
>6 1.410 1.52ft 1.350 1.590 1.299 1.650 1.240 1./30 1.1В0
37 . 1.420 1.S30 1.360 1.590 1 310 1.6Б0 1.250 1.720 1.190
3* 1.430 1 540 1.370 1 5S0 1.320 1 660 1 260 1.72D 1.210
W 1.430 1.540 иво 1.600 1 330 1.6Б0 1.270 1.720 1.220 1./9D
4В 1.440 1 540 1.390 1.500 1.340 1 650 1 290 1.720 1.230 1.790
?- 1.480 1.570 1.430 1 520 1.380 1.670 1 340 1.720 1 290 1.700
и 1.SOO 1.590’ 1 460 1.630 1.420 1.670 1.380 1 720 1.340 1.770
к 1 S30 1 EDO 1.490 1 540 1.450 1.680 1.410 1.720 1 ЭВО 1.7703
W; 1.550 1.620 1.510 1 Б50 1.480 1.SS0 1.440 1.730 1.410 1 778
К 1.570 1 630* 1.540 1 660 I.50D
ТВ 1.500 1.640 1.550 1.670 1.520 1.700 1 480 1./40 1.4Б0 1.770
75 1.Б00 1.650 1.5/0 1.601) 1.540 1.710 1.510 1./40 1.490 1.770
ВБ 1.620 1.670 1 600 1.70В 1.570 1 720 1.550 1.750 1 520 1.770 -
88 1.630 ¦.too 1 610: 1.700, 1.590 1.730 1.570 1.750 1.540 1./00
1.640 1.650 1.К20 1.710’ 1.600 1.730 1.580 1.750 1.5С0 1.700
То» 1.650 1 630 1.БЭ0 1.720
и
гримеры анализа данных в системе STATISTICA

Верхние и тжние 1ф«шчеси«е качетя сгп Дарбжа-Утсона я 1ЮИЖШИ ы чмс л* нлО лишений (лга.фл - 0.05)

Итак, вы находите строку с нужным ч челом наблюдений и два смежных столбца с нужным числом предикторов. На пересечении строки н столбцов раснолага ются пижнне и верхние критические точки статистики Дарбина—Уотсона.
Предыдущая << 1 .. 165 166 167 168 169 170 < 171 > 172 173 174 175 176 177 .. 204 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.