Студопедия — Статистическое оценивание уравнения регрессии и парной корреляции
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Статистическое оценивание уравнения регрессии и парной корреляции






После построения уравнения регрессии по МНК проводят оценивание значимости коэффициентов уравнения регрессии и коэффициента корреляции, а также значимость уравнения в целом. Рас-
смотрим оценивание на примере полученного уравнения
у
= 0,71+1,07 x по результатам эксперимента, зафиксированного в
табл. 3.2.

1. Для статистического оценивания коэффициентов уравнения
регрессии проверяют нулевую гипотезу Н: В = 0, т.е. отличается
ли статистически значимо оценка коэффициента регрессии от нуля.
Границу значимости устанавливают по критерию Стьюдента:

где b — выборочная оценка коэффициента уравнения регрессии;

В — значение коэффициента уравнения регрессии в генеральной совокупности;

S(b) — среднее квадратическое отклонение коэффициента b;

— значение критерия Стьюдента при числе степеней свободы n - 2 и уровне значимости α(см. приложение 2).

Если условие выполняется, то гипотезу Н 0: В = 0
отклоняют, т.е. коэффициент уравнения регрессии значимо отличается от нуля.

Пример. По данным примера в табл. 3.2 произвести статистическую оценку коэффициентов уравнения регрессии

= 0,71+ 1,07 х.

Р е ш е н и е. Вычисляем статистику для коэффициентов b 0 и b 1.


где средние квадратические отклонения вычисляем по формулам:

При числе степеней свободы k = n — 2 = 18 — 2 = 16 и уровне
значимости,

α = 0,1 по таблице (см. приложение 2) определяем значение критерия Стьюдента

Сравниваем:

Отсюда делаем заключение, что коэффициент b 0 незначим, т.е.
принимается гипотеза Н0: В = О, а коэффициент b 1значим, т.е.
гипотеза Н0: В = 0 отклоняется. Тогда уравнение регрессии из вида должно быть преобразовано в уравнение
с доверительной вероятностью (надежностью) Р = 0,9.

2. Для статистического оценивания коэффициента корреляции
проверяют нулевую гипотезу Н0: R = 0, где R — коэффициент
корреляции в генеральной совокупности. Границу значимости устанавливают по критерию Стьюдента

Если это условие выполняется, то гипотезу Н0: R = 0 отклоня-
ют, т.е. коэффициент r принимается значимым.

Пример. По данным примера в табл. 3.2 следует определить значимость коэффициента корреляции r= 0,987.

Р е ш е н и е. Вычисляем статистику t для коэффициента
корреляции

При уровне значимости α = 0,1и числе степеней свободы n - 2 = 18 - 2 = 16 по таблице (см. приложение 2) выбираем значение

При условии tr = 24,56 > t16;0,1 = 1,746 гипотеза H 0: R = 0 отклоняется, т.е. полученный коэффициент корреляции является значимым.

3. Для проверки значимости полученного уравнения регрессии,
т.е. его адекватности результатам эксперимента, используют критерий Фишера

где — дисперсия случайной величины Y,

— остаточная дисперсия,

Величина у вычисляется для каждого из n по формуле
= b0 + b1хi, а затем находится разность экспериментального и
теоретического у i значения по всем n экспериментам. Остаточная дисперсия имеет важное значение в статистических
исследованиях, так как она представляет собой показатель ошибки
предсказания уравнением регрессии результатов опыта.

Критерий находится по таблице (см. приложение 6) по
заданному уровню значимости а, числу степеней свободы k1 для
S2(Y) и k2 для S2(Y)ост принимают для n испытаний: k1 = n — 1;
k2 = n — 2. Если условие Fb > Fk1;k2;a выполняется, то уравнение
регрессии адекватно описывает статистические данные, т.е. оно статистически значимо для полученных в результате эксперимента данных.

Пример. Проверить значимость уравнения регрессии
y=1,067 х по данным, вычисленным по табл. 3.2 при b0 = 0 и
b1 = 1,067.

Р е ш е н и е. Вычисляем Fb статистику

Принимаем уровень значимости, α = 0,1 и при числе степеней
свободы k1 = 18 - 1 = 17; k2 = 18 - 2 = 16, по таблице
(см. приложение 6) находим значение критерия Фишера

Сравниваем =F17;16;0,1 = 1,94.

Fb =3,13>F17;16;0,1 =1,94 =1,067х,

т.е. уравнение регрессии = 1,067 х адекватно описывает результаты эксперимента.

4. Для проверки линейности уравнения регрессии используется
следующий подход. Так как изменение функции отклика Y носит
случайный характер, то при каждом значении Х рекомендуется проводить по несколько экспериментов, чтобы для данного значения Х
получить некоторое среднее значение Y.

В этом случае экспериментальный материал табл. 5.2 представляется в виде табл. 5.6, в которой принимается k уровней Х, а число значений Y для Хi берется равным m i. Общее число экспериментов равно:

Значение Y в j -том эксперименте для Х i обозначаем как Y ij,
среднее значение для Х i равно:

Для проверки линейности уравнения регрессии вычисляется
Fл статистика

которая сравнивается с критерием Фишера при уровне значимости α и степенях свободы испытаний k 1 = n — 1, k 2 = n — 2.
При Fл< гипотеза о линейности уравнения регрессии принимается, а при Fл> гипотеза олинейности отвергается.

Во втором случае для описания экспериментального материала
необходимо выбрать нелинейную модель (табл. 5.8).

Таблица 5.8


Обработка результатов наблюдений

Уровни значений Xi Полученные значения Y при Xi Число опытов mi сред- нее значе- нне уi Сумма квадра- тов раз- ности (при b0=0, b1 =1,07) Вычисления
     
                   
          2,00 2,00 1,070 0,93 2,611
          2,67 1,11 2,140 0,53 0,861
          4,00 2,00 3,210 0,79 1,915
          5,00 2,00 4,280 0,72 1,607
          5,33 2,67 5,350 0,02 0,07
          7,67 0,33 6,420 1,25 4,823
          26,67 10,11 22,47 4,24 11,82
                       

Пример. По результатам наблюдений, приведенных в табл. 5.1,
проверить линейность уравнения регрессии у = 1,07 x.

Р е ш е н и е. Результаты наблюдений табл. 5.1 обрабатываем и
представляем в виде табл. 5.6. Определяем F лстатистику

При уровне значимости, а = 0,05и числе степеней
k 1 = 6 - 2 = 4; k 2 = 18 - 6 = 12 по таблице (см. приложение 6, в)
выбираем F 4;12;0,05 = 5,91.

Сравниваем F л = 3,5 < F 4;12;0,05 = 5,91.

Следовательно, гипотезу о линейности уравнения регрессии
у = 1,07к следует принять.

5. Доверительные интервалы для уравнения регрессии определяются по формуле

где — значение уравнения регрессии для хi, полученное МНК;

— средняя ошибка отдельного значения у i;

При заданной величине уровня значимости α и числе степеней
свободы k = n - 1, величина t α;k принимается по таблице
(см. приложение 2).

Для нашего примера при х i. = 1, = 1,07:

При α = 0,1; k = 18 — 1 = 17; t0,1;17 = 1,740,
тогда
Отсюда для хi=1 и уi= 1,07:

1,07 - 0,82 1,07+ 0,82;

0,25 1,89.

Величина ошибки = зависит от того, насколько далеко
отстоит каждое значение х i от среднего х. Ошибка коэффициента
корреляции определяется по формуле


Доверительный интервал имеет вид


Для нашего примера


при t 0,1;17=1

назад







Дата добавления: 2015-04-16; просмотров: 867. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...

Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Внешняя политика России 1894- 1917 гг. Внешнюю политику Николая II и первый период его царствования определяли, по меньшей мере три важных фактора...

Оценка качества Анализ документации. Имеющийся рецепт, паспорт письменного контроля и номер лекарственной формы соответствуют друг другу. Ингредиенты совместимы, расчеты сделаны верно, паспорт письменного контроля выписан верно. Правильность упаковки и оформления....

БИОХИМИЯ ТКАНЕЙ ЗУБА В составе зуба выделяют минерализованные и неминерализованные ткани...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.011 сек.) русская версия | украинская версия