Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


¬ли€ние мультиколлинеарности




ѕри наличии существенной мультиколлинеарности приведенна€ интерпретаци€ коэффициентов уравнени€ множественной регрессии становитс€ невозможной, поэтому при построении регрессионных моделей вли€ние мультиколлинеарности следует минимизировать, например, из каждой группы тесно св€занных факторных признаков оставл€ть только один.

ќсновные результаты множественной регрессии

 ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“ ћЌќ∆≈—“¬≈ЌЌќ…  ќ––≈Ћя÷»» R

—ќќ“¬≈“—“¬”ёў»…  ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“ ƒ≈“≈–ћ»Ќј÷»» R 2

«Ќј„»ћќ—“№ –≈√–≈——»ќЌЌќ… ћќƒ≈Ћ»

 ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“џ –≈√–≈——»» » ”–ќ¬Ќ» »’ «Ќј„»ћќ—“»

„ј—“Ќџ≈  ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“џ  ќ––≈Ћя÷»»

 оэффициент множественной коррел€ции

 оэффициент множественной коррел€ции R €вл€етс€ обобщением коэффициента парной коррел€ции дл€ случа€, когда число независимых факторов, включенных в уравнение, больше одного.

R €вл€етс€ величиной безразмерной.

R не мен€етс€ при изменении единиц измерени€ соответствующих признаков.

R принимает значени€ в интервале [0;1].

 оэффициент детерминации R 2

„ем больше R, тем сильнее линейна€ св€зь между совокупностью независимых факторов и результативным признаком.

 ак и в случае парной зависимости, интерпретируетс€ не сам коэффициент коррел€ции, а его квадрат Ц коэффициент детерминации.

Ётот коэффициент €вл€етс€ квадратом соответствующего коэффициента коррел€ции и выражаетс€ в процентах.

—мысл коэффициента детерминации R 2

 оэффициент детерминации R 2 показывает, насколько изменени€ зависимого признака (в процентах) объ€сн€ютс€ изменени€ми совокупности независимых признаков. “о есть, это дол€ дисперсии зависимого признака, объ€сн€ема€ вли€нием независимых признаков.

«начимость регрессионной модели

≈сли коэффициент множественной коррел€ции вычислен на основе выборочных данных, то возможно, что его значение не отражает реальной св€зи между признаками, а получено в данной выборке случайно (при этом в генеральной совокупности признаки независимы).

«начимость регрессионной модели

¬ основе проверки значимости регрессии лежит иде€ разложени€ дисперсии (разброса) результативного признака на факторную и остаточную дисперсии, т.е. объ€сненную (за счет независимых факторов) часть дисперсии и часть, оставшуюс€ необъ€сненной в рамках данной модели.

«начимость регрессионной модели

ћерой значимости регрессии служит значение т.н. F- критери€ Ц отношени€ факторной дисперсии к остаточной.

„ем лучше регрессионна€ модель, тем выше дол€ факторной и ниже дол€ остаточной дисперсии.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 398 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

„тобы получилс€ студенческий борщ, его нужно варить также как и домашний, только без м€са и развести водой 1:10 © Ќеизвестно
==> читать все изречени€...

680 - | 685 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.007 с.