Бейне: Көмекші регрессия дегеніміз не?
2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:38
Көмекші регрессия : А регрессия гетероскедастикалық және сериялық корреляция немесе кез келген басқа сынақ статистикасы сияқты сынақ статистикасын есептеу үшін пайдаланылады регрессия бұл негізгі қызығушылық үлгісін бағаламайды.
Бұдан басқа, регрессиядағы гетероскедастық дегеніміз не?
Атап айтқанда, гетероскедастық өлшенген мәндер диапазонындағы қалдықтардың таралуының жүйелі өзгеруі болып табылады. Гетероскедастық мәселе, себебі қарапайым ең кіші квадраттар (OLS) регрессия барлық қалдық тұрақты дисперсияға (гомоскедастық) ие жиынтықтан алынған деп есептейді.
Сондай-ақ, гомоскедастық және гетероскедастық дегеніміз не? Қарапайым тілмен айтқанда, гомоскедастық «бірдей шашырауды» білдіреді. Оның деректер жиынында болуы үшін нүктелер жоғарыдағы суретте көрсетілгендей сызықтан шамамен бірдей қашықтықта болуы керек. Керісінше гетероскедастық («әртүрлі шашырау»), мұнда нүктелер регрессия сызығынан әр түрлі қашықтықта орналасқан.
Сондай-ақ сұрақ туындауы мүмкін, гетероскедастикалық үшін Ақ сынағы дегеніміз не?
Статистикада, Ақ сынақ статистикалық болып табылады сынақ бұл регрессиялық модельдегі қателердің дисперсиясының тұрақты екенін анықтайды: бұл гомоскедастикалық үшін. Бұл сынақ , және үшін бағалаушы гетероскедастық -тұрақты стандартты қателер, Халберт ұсынған Ақ 1980 жылы.
Гетероскедастикалықтың нөлдік гипотезасы қандай?
The сынақ статистикасы шамамен хи-квадрат үлестіріміне сәйкес келеді. Бұл сынақтың нөлдік гипотезасы қате дисперсияларының барлығы бірдей. Балама гипотеза – қателік дисперсиялары тең емес. Нақтырақ айтқанда, Y өскен сайын дисперсиялар артады (немесе азаяды).
Ұсынылған:
R бағдарламалаудағы сызықтық регрессия дегеніміз не?
Сызықтық регрессия бір немесе бірнеше кіріс болжаушы айнымалы X негізінде үздіксіз айнымалы Y мәнін болжау үшін пайдаланылады. Мақсат жауап айнымалысы (Y) мен болжаушы айнымалылар (Xs) арасында математикалық формуланы орнату болып табылады. Бұл формуланы тек X мәндері белгілі болған кезде Y болжау үшін пайдалануға болады
TI 84-те регрессия теңдеуін қалай табуға болады?
Сызықтық регрессияны есептеу үшін (ax+b): • Статистика мәзіріне кіру үшін [STAT] түймесін басыңыз. CALC мәзіріне өту үшін оң жақ көрсеткі пернені басыңыз, содан кейін 4 түймесін басыңыз: LinReg(ax+b). [VARS] [→] 1:Function және 1:Y1 түймелерін басу арқылы Xlist L1, Ylist L2 және Store RegEQ Y1 күйіне орнатылғанын тексеріңіз
Регрессия сипаттама ма, әлде қорытындылау ма?
Қорытынды статистикадағы ең көп таралған әдістемелер гипотеза тестілері, сенімділік интервалдары және регрессиялық талдау болып табылады. Бір қызығы, бұл қорытынды әдістер орташа және стандартты ауытқу сияқты сипаттамалық статистика сияқты жиынтық мәндерді бере алады
Excel бағдарламасында регрессия сызығын қалай саласыз?
Біз Excel бағдарламасында деректерді бөлектеу және оны шашыраңқы сызба ретінде диаграммалау арқылы регрессия диаграммасын жасай аламыз. Регрессия сызығын қосу үшін «Диаграмма құралдары» мәзірінен «Орналасу» тармағын таңдаңыз. Тілқатысу терезесінде «Тренд сызығы», содан кейін «Сызықтық тренд сызығы» таңдаңыз. R2 мәнін қосу үшін «Trendline» мәзірінен «Тренд сызығының қосымша параметрлері» тармағын таңдаңыз
Сызықты емес регрессия не үшін қолданылады?
Сызықты емес регрессия – деректер үлгіге сәйкес келетін, содан кейін математикалық функция ретінде өрнектелетін регрессиялық талдаудың түрі. Сызықты емес регрессия логарифмдік функцияларды, тригонометриялық функцияларды, көрсеткіштік функцияларды, дәреже функцияларын, Лоренц қисықтарын, Гаусс функцияларын және басқа сәйкестендіру әдістерін пайдаланады