Kilka wybranych uzupelnie
Download
1 / 11

Kilka wybranych uzupelnień - PowerPoint PPT Presentation


  • 92 Views
  • Uploaded on

Kilka wybranych uzupelnień. do zagadnień regresji. Oceny błęów cząstkowych współczynników regresji i stałej regresji. Jak pamiętamy, wektor ocen cząstkowych współczynników regresji znajdujemy z równania : a oceny błędów cząstkowych współczynników regresji z zależności:

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Kilka wybranych uzupelnień ' - prescott-bradley


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
Kilka wybranych uzupelnie

Kilka wybranych uzupelnień

do zagadnień regresji


Oceny b w cz stkowych wsp czynnik w regresji i sta ej regresji
Oceny błęów cząstkowych współczynników regresji i stałej regresji.

Jak pamiętamy, wektor ocen cząstkowych współczynników regresji znajdujemy z równania:

a oceny błędów cząstkowych współczynników regresji z zależności:

gdzie

jest średnim kwadratem odchyleń od modelu, a vjjjest elementem przekątniowym macierzy odwrotnej do V.


Oceny b d w cz stkowych wsp czynnik w regresji
Oceny błędów cząstkowych współczynników regresji stałej regresji.

Wykorzystując oceny błędów cząstkowych współczynników regresji możemy:

weryfikowaæ hipotezy zerowe o ich istotności statystyką t-Studenta:

budować przedziały ufności dla prawdziwych wartości tych współczynników:


Ocena b du sta ej regresji
Ocena błędu stałej regresji stałej regresji.

Ocenę błędu stałej regresji znajdziemy z wzoru:

gdzie

Macierz D1 jest wektorem kolumnowym średnich zmiennych objaśniajacych, a n jest licznością próby losowej.


Analiza reszt
Analiza reszt stałej regresji.

Analiza reszt szacowanego modelu regresyjnego pozwala na ocenę trafności doboru postaci analitycznej modelu, jak również zestawu zmiennych objaśniających.

Badanie losowości reszt

Weryfikacja hipotezy o losowości rozkładu odchyleñ od modelu (reszt) ma na celu ocenę trafności doboru postaci analitycznej modelu. Weryfikujemy hipotezę zerową:

wobec


Badanie losowo ci reszt
Badanie losowości reszt stałej regresji.

Punktem wyjścia do weryfikacji tak sformułowanej hipotezy zerowej jest ciąg reszt uszeregowanych wg rosnącej wartości zmiennej niezależnej (w modelu z wieloma zmiennymi dla wybranej zmiennej objaśniającej).

Dla tak uporządkowanego ciągu oblicza się liczbę serii S reszt modelu. Serią jest każdy podciąg reszt złożonych wyłącznie z elementów dodatnich lub ujemnych.

Z tablic testu liczby serii dla danej liczby reszt dodatnich n1, liczby reszt ujemnych n2 oraz przyjętego poziomu istotności  odczytuje się dwie wartości krytyczne liczby serii:


Badanie losowo ci reszt test serii
Badanie losowości reszt, test serii stałej regresji.

Wnioskowanie:

Jeżeli to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej (co oznacza, że postać analityczna modelu jest poprawnie dobrana).

Jeżeli lub to hipotezę zerową musimy odrzucić na korzyść hipotezy alternatywnej. Oznacza to, że postać analityczna modelu została źle dobrana.


Test serii przyk ad le i poprawnie dobranego modelu
Test serii, stałej regresji.przykład źle i poprawnie dobranego modelu


Badanie nieobci ono ci
Badanie nieobciążoności stałej regresji.

Badanie nieobciążoności odchyleń losowych modelu przeprowadza się dla modeli nieliniowych. Weryfikujemy hipotezę

Statystyka testowa oparta jest o rozkład t-Studenta:

gdzie

Przy prawdziwości hipotezy zerowej podana statystyka ma rozkład t-Studenta z liczbą stopni swobody v = n -1 .


Badanie autokorelacji
Badanie autokorelacji stałej regresji.

Pod pojeciem autokorelacji odchyleń losowych rozumiemy liniową zależność między odchyleniami losowymi z różnych okresu czasu.

Miarą siły i kierunku autokorelacji odchyleń losowych et i et- jest współczynnik korelacji rzędu :


Badanie autokorelacji c d
Badanie autokorelacji (c.d.) stałej regresji.

Hipotezę o braku autokorelacji możemy weryfikowaæ testem Durbina-Watsona lub klasycznym testem t-Studenta:

Przy prawdziwości hipotezy zerowej tak sformułowana statystyka ma rozkład t-Studenta z liczbą stopni swobody

v = n--2


ad