Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Топ:
Когда производится ограждение поезда, остановившегося на перегоне: Во всех случаях немедленно должно быть ограждено место препятствия для движения поездов на смежном пути двухпутного...
Марксистская теория происхождения государства: По мнению Маркса и Энгельса, в основе развития общества, происходящих в нем изменений лежит...
Интересное:
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Дисциплины:
2022-11-14 | 46 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
10.1 Создать новый или открыть существующий файл исходных данных с выборками двух случайных величин (компонентов двумерной случайной величины).
10.2 В главном меню STATGRAPHICS выбрать пункт «Relate»®«Multiple Regression…» (множественная регрессия) (рисунок Е.30).
Рисунок Е.30 – Выбор пункта Relate»®«Multiple Regression…»
10.3 Для построения линейной модели, когда предполагаемое уравнение регрессии (см. пример 1 лабораторной работы № 4) имеет вид , в появившемся окне задать имя «зависимой» (Y) переменной (в нашем случае Y – время нахождения поезда на участке), а в поле «независимых» (влияющих) переменных «Independent Variables» следует задать Х (в нашем случае Х – вес грузового состава) (см. рисунок Е.31). По завершении нажать кнопку «OK».
Рисунок Е.31 – Окно задания линейного уравнения
регрессионной зависимости
10.4 В открывшемся окне «Multiple Regression» (рисунок Е.32) нажать кнопку выбора графиков. В появившемся окне «Graphical Options» выбрать пункт «Interval Plots», выделение других пунктов следует отменить. Нажать кнопку «OK».
Рисунок Е.32 – Окно результатов регрессионного анализа «Multiple Regression»
10.5 Провести анализ, полученных результатов.
В таблице Е.3 представлены результаты проверки значимости коэффициентов построенного уравнения линейной регрессии (Y = a + b*X). Если значения P-Value ≥ α (например, α = 0,05), то нет оснований для отклонения гипотезы о равенстве соответствующего параметра нулю (Intercept –параметр a, Slope – параметр b). В примере P-Value = 0 < 0,05 для каждого параметра, поэтому гипотезы о равенстве нулю параметров уравнения регрессии отклоняются, то есть параметры построенного уравнения регрессии значимо отличаются от нуля.
В таблице Е.3 представлены результаты проверки гипотезы о значимости построенного уравнения в целом. В столбце F-Ratio записано выборочное значение F-критерия, в столбце Df – число степеней свободы F-критерия ν1 = 1,ν2 = 13. Можно воспользоваться таблицей критических точек распределения Фишера (приложение В), чтобы найти критическое значение F(α, ν1, ν2) и проверить согласование выдвинутой гипотезы с выборкой.
|
Таблица Е.3 – Результаты регрессионного анализа «Multiple Regression»
Multiple Regression Analysis | Множественный регрессионный анализ | |||||||
Dependent variable: Y | Имя зависимой переменной | |||||||
Parameter Параметр | Estimate Оценка параметра | Standard Error Стандартное отклонение оценки | T Statistic t -статистика (Стьюдента) | P-Value Максимальный уровень значимости | ||||
CONSTANT b 0 | 2,93509 | 0,0727762 | 40,3304 | 0,0000 | ||||
Х b 1 | 0,00023564 | 0,0000151847 | 15,5182 | 0,0000 | ||||
Analysis of Variance Анализ дисперсий (разброса значений) | ||||||||
Source Источник разброса значений | Sum of Squares Сумма квадратов | Df Число степеней свободы | Mean Square Средний квадрат | F-Ratio F-отношение (Фишера) | P-Value Максимальный уровень значимости | |||
Model По модели регрессии | 0,152658 | 1 | 0,152658 | 240,81 | 0,0000 | |||
Residual Остатки | 0,008241 | 13 | 0,000633 | |||||
Total (Corr.) Всего | 0,160899 | 14 |
| |||||
R-squared = 94,8782 percent | Коэффициент детерминации, % | |||||||
R-squared (adjusted for d.f.) = 94,4842 percent | Коэффициент детерминации, приведенный к числу степеней свободы, % (используется для сравнения различных моделей регрессии) | |||||||
Standard Error of Est. = 0,0251778 | Стандартная ошибка оценивания | |||||||
Mean absolute error = 0,0169255 | Средняя абсолютная ошибка – среднее значение остатков | |||||||
Durbin-Watson statistic = 1,36787 (P=0,0913) | Коэффициент Дурбина-Ватсона и соответствующий ему максимальный уровень значимости | |||||||
Lag 1 residual autocorrelation = 0,0654037 | Значение автокорреляции остатков с лагом 1 | |||||||
В таблице В.3 приведены выборочный коэффициент корреляции (Correlation Coefficient), коэффициент детерминации (R-squared), скорректированный коэффициент детерминации (R-squared (adjusted for d.f.)), статистика Дарбина – Уотсона (Durbin-Watson statistic). Рядом со значением статистики Дарбина – Уотсона указано значение P, с помощью которого можно проверить гипотезу о некоррелированности случайных отклонений. Если значение P ≥ α (например, α = 0,05), то нет оснований для отклонения гипотезы о некоррелированности случайных отклонений. В примере P = 0 < 0,0913, поэтому нет оснований для отклонения гипотезы о некоррелированности случайных отклонений.
|
10.6 Для построения нелинейной модели, когда предполагаемое уравнение регрессии (см. пример 2 лабораторной работы № 4) имеет вид, например, , в появившемся окне (рисунок Е.33) задать имя «зависимой» (Y) переменной (в нашем случае Y – время нахождения поезда на участке), а в поле «независимых» (влияющих) переменных «Independent Variables» следует задать слагаемые предполагаемого уравнения регрессии (в нашем случае это х и х 2) (см. рисунок Е.34). По завершении нажать кнопку «OK».
Рисунок Е.33 – Окно задания уравнения
Выполнить пункты 10.4–10.5.
Рисунок Е.34 – Окно результатов регрессионного анализа
«Multiple Regression»
Провести анализ полученных результатов.
|
|
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
© 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!