Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Топ:
Техника безопасности при работе на пароконвектомате: К обслуживанию пароконвектомата допускаются лица, прошедшие технический минимум по эксплуатации оборудования...
Марксистская теория происхождения государства: По мнению Маркса и Энгельса, в основе развития общества, происходящих в нем изменений лежит...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Интересное:
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Дисциплины:
2017-10-21 | 453 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Коэффициент детерминации ({\displaystyle R^{2}} — R-квадрат) — это доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая моделью зависимости, то есть объясняющими переменными. Более точно — это единица минус доля необъяснённой дисперсии (дисперсии случайной ошибки модели, или условной по факторам дисперсии зависимой переменной) в дисперсии зависимой переменной. Его рассматривают как универсальную меру зависимости однойслучайной величины от множества других. В частном случае линейной зависимости {\displaystyle R^{2}} является квадратом так называемого множественного коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными. В частности, для модели парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату обычного коэффициента корреляции между y и x.
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной (факторной) соответствуют различные средние значения другой (результативной). в случае корреляционной зависимости с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у, в то время как в каждом отдельном случае значение признака у (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Общая классификация корреляционных связей:
сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70;
умеренная при 0,5</r/<0,7; 0,25<r2<=0.49
слабая при /r/<0,5;.r2<0,25
По достоверности кареляция бывает достоверная и не достоверная. Для выводов о существовании достоверной кареляции должны создаваться следующие условия:
1)должен быть высокий коэфф-т кареляции
2)должна наблюдаться неизменность взаимосвязи в пространстве и во времени. 3) должен быть известен механизм взаимосвязей
|
Для оценки достоверности кареляции используется р(n) -критерии, в случае если р<0,05, то кареляция считается достоверной
10.Основные понятия регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов для оценки параметров регрессионных зависимостей
Регрессио́нный анализ — применяется для определения конкретных форм математ. взаимосвязи, между переменными. Переменные бывают с независимыми переменными X, и на зависимыми переменную Y. y=a*x+bТерминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.На практике линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции
y=a*x+b(линейнаяи парная регрессия), наилучшим образом приближающей искомую кривую. Делается это с помощью метода наименьших квадратов, когда минимизируется сумма квадратов отклонений реально наблюдаемых {\displaystyle {Y}} от их оценок {\displaystyle {\hat {Y}}} (имеются в виду оценки с помощью прямой линии, претендующей на то, чтобы представлять искомую регрессионную зависимость): Для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квадратов вводится понятие функции невязки:
Регрессионный анализ предназначен для: +определения математической формы связей между признаками (переменными),-определения причинно-следственных связей,-установления элементного состава веществ,-построения графиков
Регрессионный анализ бывает: +парный,+множественный,+линейный,+нелинейный,+пошаговый,-
|
|
Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
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...
© 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!