Материалы по теме: модель регрессионного анализа, анализ, высшая математика, проверка гипотезы, лекция по высшей математике

Мы вывели модель, описывающую наши измерения, теперь надо определить, верна ли она. Для решения этого вопроса нужно проверить гипотезы: Модель регрессионного анализа выглядит следующим образом: yi=a+bxi+εi, где i=1,2,...,n где а–параметр, характеризующий смещение по Y, b - коэффициент регрессии – параметр, характеризующий смещение графика функции по X; εi – некоррелированные ошибки случайной переменной. В регрессионном анализе проверяют гипотезы о значимости свободного члена а и о значимости коэффициента регрессии b. Проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии b: 1. Определим гипотезы H0 и H1: H0: b=0 (между переменными нет линейной зависимости) H1: b1≠0. 2. Зададим уровень значимости α. 3. где Статистика F имеет распределение Фишера с 1 и (n-1) степенями свободы. 4. Критические точки и критическая область Kкр=Fкр(α,1,n-2). 5. Если |Fнабл|(α,1,n-2), то H0 отвергается, т.е. можно сделать вывод, что линейная зависимость – значима. Если |Fнабл|>F(α,1,n-2) то у нас нет оснований отвергать H0, т.е. можно сделать вывод, что линейная зависимость – незначима или что наши данные нельзя описать моделью линейной регрессии.

1 2 3 4 5   28.08.2010     2070     1.0/1     0     Артем   Теги: модель регрессионного анализа, анализ, высшая математика, проверка гипотезы, лекция по высшей математике

Похожие статьи: Введение в теорию вероятности Регрессионный и корреляционный анализ Виды зависимости для случайных величин. Корреляционная зависимость Линейная регрессия. Использование метода наименьших квадратов (МНК) Корреляционная таблица Проверка статистических гипотез. Основные понятия. Корреляционный анализ. Линейная корреляция. Выборочный коэффициент корреляции.

Имя *:

Код *: