Студопедия
МОТОСАФАРИ и МОТОТУРЫ АФРИКА !!!


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

Проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции




Поскольку анализ взаимосвязей между явлениями проводят в выборочной совокупности, а данные необходимо обобщить на всю генеральную совокупность, то необходимо проверить коэффициенты уравнения регрессии на статистическую значимость.

При объеме выборки меньше или равном 30 единицам значимость коэффициентов уравнения регрессии определяют с помощью t-критерия Стьюдента, который находится по формуле (для коэффициента a):

,

где a – коэффициент уравнения регрессии;

n – число единиц совокупности;

- остаточное среднее квадратическое отклонение, которое отображает вариацию результативного признака (y) от всех прочих, кроме факторного признака (x), которое находится по формуле:

,

где yi – эмпирические значения результативного признака;

- теоретические значения результативного признака, найденные по уравнению регрессии;

n – число единиц в совокупности.

Проверка значимости для коэффициента b осуществляется по формуле:

,

где b – коэффициент уравнения регрессии;

n – число единиц совокупности;

- остаточное среднее квадратическое отклонение, которое отображает вариацию результативного признака (y) от всех прочих, кроме факторного признака (x);

- среднее квадратическое отклонение факторного признака, которое находится по формуле:

,

где xi – эмпирические значения факторного признака;

- среднее значение факторного признака.

Проведем проверку коэффициентов уравнения регрессии (a=37,394 и b=0,026) на статистическую значимость.

Таблица 8 – Проверка значимости коэффициентов регрессии

№ п/п Кредитные вложения, хi Прибыль, уi
-28
51,6 -16,6 275,56
52,3 162,7 26471,29
61,5 34,5 1190,25
52,7 15,3 234,09
55,6 -50,6 2560,36
70,3 66,7 4448,89
51,9 -47,9 2294,41
-257 41,3 59,7 3564,09
-196 42,9 41,1 1689,21
-288 40,5 6,5 42,25
-162 43,8 34,2 1169,64
-26
59,2 -40,2 1616,04
-172 43,5 -32,5 1056,25
-256 41,3 25,7 660,49
0,5 -278 40,7 -40,2 1616,04
48,9 -25,9 670,81
-218 42,3 6,7 44,89
-334 39,3 -14,3 204,49
-9 -70
-264 41,1 17,9 320,41
-339 39,2 -22,2 492,84
-304 40,1 -10,1 102,01
-341 39,1 52,9 2798,41
0,5 -343 39,1 -38,6 1489,96
-0,2 -217 42,3 -42,5 1806,25
-272 40,9 -13,9 193,21
-297 40,3 -20,3 412,09
-282 40,6 3,4 11,56
Итого 1412,8 - 1425,3 - 63795,79

Рассчитаем остаточное среднее квадратическое отклонение результативного признака:




Вычислим t-критерий Стьюдента для коэффициента a уравнения регрессии:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(υ=28, α=0,05) = 2,0484 < = 4,2913 , следовательно, параметр a статистически значим, и его можно распространять на всю совокупность.

Рассчитаем остаточное среднее квадратическое отклонение факторного признака:

Вычислим t-критерий Стьюдента для коэффициента b уравнения регрессии:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(υ=28, α=0,05) = 2,0484 > = 1,06 , следовательно, параметр b статистически не значим, и его нельзя распространять на всю совокупность.



При объеме выборочной совокупности менее или равном 30 единицам проверка коэффициента корреляции на статистическую значимость осуществляется при помощи t-критерия Стьюдента, который рассчитывается по формуле:

Рассчитаем t-критерий Стьюдента для выборочной совокупности:

Полученное расчетное значение сравним с табличным:

(υ=28, α=0,05) = 2,0484 > = 1,024 , следовательно, коэффициент корреляции признается статистически незначимым.





Дата добавления: 2015-04-06; просмотров: 3538; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: При сдаче лабораторной работы, студент делает вид, что все знает; преподаватель делает вид, что верит ему. 9435 - | 7324 - или читать все...

Читайте также:

  1. End Sub. Проверкаработыформы -возможностьизменениязаголовкаокна
  2. I. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции и отберите информативные факторы в модели. Укажите коллинеарные факторы
  3. II. Проверка домашнего задания
  4. III этап. Оценка достоверности выборочного коэффициента корреляции
  5. PEST-анализ макросреды предприятия. Матрица профиля среды, взвешенная оценка, определение весовых коэффициентов
  6. Аксонометрический чертеж считается заданным, если известно ... аксонометрических осей и величины коэффициентов искажения по осям
  7. Анализ финансовых коэффициентов
  8. Анализ эффективности использования оборотных активов. Анализ эффективности использования активов с помощью коэффициентов деловой активности рассматривается на примере оборотных активов
  9. Аудит кассовых операций. Аудит денежных средств(счета 50,51,52,55,57) – это проверка кассовых операций, операций по расчетным счетам
  10. Аудиторская проверка может быть обязательной или ___________
  11. Билет №5. 1)Скорость химической реакции прямо пропорциональна концентрации реагирующих веществ в степени их стехиометрических коэффициентов
  12. Введение. До сих пор мы, в основном, изучали линейные уравнения парной и множественной регрессии


 

3.95.131.208 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.004 сек.