Statisztika ii
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 8

Statisztika II. PowerPoint PPT Presentation


  • 69 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Statisztika II. VIII. Többváltozós korreláció és regresszióanalízis. Többváltozós Regresszióanalízis. A többváltozós lineáris regressziós modell az alábbi: Y=  0+  1*x1+  2*x2+….+  m*xm+  Konkrét minta esetén a normálegyenletek az alábbiak: yi=n*b0+b1*xi1+b2*xi2

Download Presentation

Statisztika II.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Statisztika ii

Statisztika II.

VIII.

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s korrel ci s regresszi anal zis

Többváltozós korreláció és regresszióanalízis

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s regresszi anal zis

Többváltozós Regresszióanalízis

A többváltozós lineáris regressziós modell az alábbi:

Y=0+1*x1+2*x2+….+m*xm+

Konkrét minta esetén a normálegyenletek az alábbiak:

  • yi=n*b0+b1*xi1+b2*xi2

  • xi1*yi=b0*xi1+b1*xi12+b2*xi1*xi2

  • xi2*yi= b0*xi2+b1*xi1*xi2+b2*xi22

    Vezessünk be új változókat:

  • xi1 helyett

  • xi2 helyett

  • yi helyett

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s regresszi anal zis1

Többváltozós Regresszióanalízis

A 2. és 3. normálegyenletre:

  • di1*dyi=b1*di12+b2*di1*di2

  • di2*dyi= b1*di1*di2+b2*di22

    Ebből b1 és b2 könnyen meghatározható.

    Az első egyenletből pedig meghatározható a b0.

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s regresszi anal zis2

Többváltozós Regresszióanalízis

  • A regressziós együtthatók 1-1 tényezőváltozó részleges hatását mutatják, ezért ezeket parciális regressziós együtthatóknak nevezzük.

  • A parciális regressziós együtthatóhoz hasonlóan a parciális rugalmassági együttható is értelmezhető

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s korrel ci sz m t s

Többváltozós korrelációszámítás

Páronkénti korrelációs együttható

  • Két-két változó közötti szorosságot mérjük. A kiszámított korrelációs együtthatókat az R-korrelációs mátrixba rendezzük

  • Y és x1 között:

  • Y és x2 között:

  • x1 és x2 között:

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s korrel ci sz m t s1

Többváltozós korrelációszámítás

Parciális korrelációs együttható :

Megmutatja, hogy milyen szoros a kapcsolat valamelyik kiválasztott tényező és a függő változó között, ha a többi tényezőváltozó hatását mind a vizsgált tényezőváltozóból, mind az eredményváltozóból kiszűrjük.

  • Y és x1 között, ha x2 hatását kiszűrjük:

  • Y és x2 között, ha x1 hatását kiszűrjük:

  • x1 és x2 között, ha y hatását kiszűrjük:

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


T bbv ltoz s korrel ci sz m t s2

Többváltozós korrelációszámítás

  • Többszörös korrelációs együttható

Dr. Szalka Éva, Ph.D.


  • Login