Содержание
- 2. Пример: Множественная регрессия Мы хотим определить связь между потреблением, доходом семьи, финансовыми активами семьи и размером
- 3. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ Для оценки необходима выборка (большое количество семей)
- 4. доходы i-й семьи n – объем выборки потребительские расходы i-й семьи доход i-й семьи размер i-й
- 5. Чтобы подобрать наилучшие Уравнение для i-й семьи
- 6. Модель строим с помощью Сервис – Анализ данных - регрессия Пример: Имеются данные о потреблении мяса
- 7. Модель строим с помощью Сервис – Анализ данных - регрессия Пример: Имеются данные о потреблении мяса
- 8. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Интерпретация: коэффициент регрессии при переменной xi показывает на сколько единиц изменится
- 9. Модель строим с помощью Сервис – Анализ данных - регрессия Пример: Имеются данные о потреблении мяса
- 10. Модель строим с помощью Сервис – Анализ данных - регрессия Пример: Имеются данные о потреблении мяса
- 11. Сравнение влияния на зависимую переменную различных объясняющих переменных Средняя эластичность по цене. Показывает на сколько %
- 12. Сравнение влияния на зависимую переменную различных объясняющих переменных Средняя эластичность по доходу. Показывает на сколько %
- 13. Как оценить качество построенной модели? Вычисляем прогноз по модели B=57.34-0.938P+9.892YD
- 14. Как оценить качество построенной модели? Вычисляем остатки
- 15. Как оценить качество построенной модели? Находим относительную ошибку аппроксимации Процентный формат
- 16. Как оценить качество построенной модели? Находим среднюю относительную ошибку аппроксимации среднее по столбцу В среднем прогноз
- 17. Как оценить качество построенной модели? Еще один показатель качества – коэффициент детерминации Для его вычисления вычисляем
- 18. Проверка значимости коэффициентов модели регрессии Построено уравнение Необходимо проверить значимость коэффициентов а и b Если коэффициент
- 19. Проверка значимости коэффициентов модели регрессии Построено уравнение Необходимо проверить значимость коэффициентов а и b Если коэффициент
- 20. Проверка значимости коэффициентов модели регрессии
- 21. Проверка значимости коэффициентов модели регрессии Р-значение - это вероятность того, что переменная не значима. При Р-значении
- 22. Проверка значимости уравнения регрессии в целом Уравнение регрессии считается незначимым, если ни одна из переменных, включенных
- 23. Проверка значимости уравнения регрессии в целом Уравнение регрессии считается незначимым, если ни одна из переменных, включенных
- 25. Скачать презентацию