Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Топ:
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Процедура выполнения команд. Рабочий цикл процессора: Функционирование процессора в основном состоит из повторяющихся рабочих циклов, каждый из которых соответствует...
Особенности труда и отдыха в условиях низких температур: К работам при низких температурах на открытом воздухе и в не отапливаемых помещениях допускаются лица не моложе 18 лет, прошедшие...
Интересное:
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Дисциплины:
2018-01-28 | 145 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
В классическом регрессионном анализе необходимо выполнение следующих предположений:
1. , где n число наблюдений. Величина - случайная величина, откуда следует, что также случайная величина с распределением того же вида, что и .
2. имеет нулевое математическое ожидание.
3. Значения случайной величины не коррелированы и имеют одинаковые дисперсии. Данное условие говорит о том, что результаты предыдущих опытов не оказывают влияния на последующие опыты. Одинаковая дисперсия говорит о том, что интенсивность случайных возмущений не изменяется ни при изменении регрессоров, но во времени, в течении которого проводятся наблюдения.
4. Случайная величина имеет нормальное распределение. Влияние множества случайных величин с примерно одинаковыми дисперсиями эквивалентно влиянию единственной случайной величины с нормальным законом распределения.
5. Матрица регрессоров MF (5) не случайна.
(5)
где
- значения регрессоров, где n – число наблюдений, k – число различных регрессоров.
Все регрессоры в уравнении (4) для каждого наблюдения из табл. 1 являются известными числами, точно заданные исследователем.
6. На значения параметров модели (4) не накладывается никаких ограничений. Предварительно о значениях ничего не известно, следовательно, в процессе вычисления они могут получиться любыми.
7. Ранг матрицы MF должен быть равен числу коэффициентов (регрессоров) модели , где k – число различных регрессоров. Нарушение данного условия может быть вызвано в случае, когда число проведенных опытов меньше числа коэффициентов (), либо определено для ситуации (), что между некоторыми столбцами матрицы MF существовала линейная зависимость.
|
Виды регрессии
При помощи регрессионного анализа можно получить два типа моделей:
- Линейная модель регрессии , в том случае, когда функция регрессии линейна относительно параметров модели , то есть коэффициенты должны быть линейными. При этом модель не обязательно линейна относительно .
- Нелинейная модель регрессии (например ) в том случае, когда функция регрессии не линейна относительно параметров .
Различают два типа функциональной зависимости от :
1. Парная регрессия , выраженная как взаимосвязь между и одной независимой переменной .
2. Множественная регрессия , выражается как взаимосвязь между и несколькими независимыми переменными .
В зависимости от знака коэффициентов различают следующие виды связи между и каждым регрессором :
1. Положительная взаимосвязь. Если для знак коэффициента положительный, то наблюдается положительная взаимосвязь между и (повышение приводит к увеличению ).
2. Отрицательная взаимосвязь. Если для знак коэффициента отрицательный, то наблюдается отрицательная взаимосвязь между и (повышение приводит к уменьшению ).
3. Сильная взаимосвязь. В том случае, когда имеет достаточно большое значение, то говорят о сильной взаимосвязи и .
4. Слабая взаимосвязь. При значении в пределах близких к 0, говорят о слабой взаимосвязи и .
По характеру отношений между и регрессия может быть:
1. Непосредственная регрессия, когда оказывает прямое воздействие на .
2. Косвенная регрессия, когда оказывает воздействие на через другие факторы.
|
|
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!