Regresijos determinuotumas
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 19

Regresijos determinuotumas PowerPoint PPT Presentation


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

Regresijos determinuotumas. 20 1 3-0 3 -19. D.Gujaraty . Basic Econometrics., 3. Two variable Regression Model: The Problem of Estimation. 3.5 The Coefficient of Determination r 2 A measure of “Goodness of Fit“ 6.1 Regression through the Origin. Regresijos determinuotumas.

Download Presentation

Regresijos determinuotumas

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


Regresijos determinuotumas

Regresijos determinuotumas

2013-03-19

D.Gujaraty. Basic Econometrics., 3. Two variable Regression Model: The Problem of Estimation. 3.5 The Coefficient of Determination r2A measure of “Goodness of Fit“

6.1 Regression through the Origin.


Regresijos determinuotumas1

Regresijos determinuotumas

  • Regresijos determinuotumo samprata

  • Regresijos statistinio reikšmingumo tikrinimas


Regresijos determinuotumas2

Regresijos determinuotumas


Regresijos determinuotumas3

Regresijos determinuotumas

=1264


Regresijos determinuotumas4

Regresijos determinuotumas

=1476


Regresijos determinuotumas5

Regresijos determinuotumas


Regresijos determinuotumas6

Regresijos determinuotumas


Regresijos determinuotumas7

Regresijos determinuotumas

Determinacijos koeficientas R2

kur yi - faktinės priklausomojo kintamojo reikšmės

- pagal regresijos lygtį apskaičiuotos priklausomojo

kintamojo reikšmės

- priklausomojo kintamojo vidurkio reikšmė

Kai R2 1 regresijos lygties determinuotumas didėja


Regresijos determinuotumas samprata

Regresijos determinuotumas samprata

  • Regresinio ryšio determinuotumas parodo, kokią priklausomojo kintamojo reikšmių išsibarstymo apie vidurkį dalį paaiškina regresinė lygtis

  • Ryšio determinuotumas nustatomas tarpusavyje lyginant regresija ir vidurkiu paaiškinamą priklausomojo kintamojo reikšmių išsibarstymą


Daugin s koreliacijos koeficientas

Dauginės koreliacijos koeficientas

Dauginės koreliacijos koeficientas parodo, ryšio stiprumą tarp priklausomo kintamojo (nagrinėjamo reiškinio) ir visų nepriklausomų kintamųjų (įtakojančių veiksnių)


Koreguotas determinacijos koeficientas

Koreguotas determinacijos koeficientas

- Koreguotas determinacijos koeficientas


Pavyzdys pvm

Pavyzdys: PVM

Dauginės koreliacijos koef. ( r )

Dauginės determinacijos koef R2

Koreguotasdeterminacijos koef

ESS

RSS

TSS


Pavyzdys student giai 1 2 3 4

Pavyzdys: Studentų ūgiai(1-2-3-4)

Dauginės koreliacijos koef. ( r )

Dauginės determinacijos koef R2

Koreguotasdeterminacijos koef

ESS

RSS

TSS


Pavyzdys student giai 5 6 7 8

Pavyzdys: Studentų ūgiai(5-6-7-8)

Dauginės koreliacijos koef. ( r )

Dauginės determinacijos koef R2

Koreguotasdeterminacijos koef

ESS

RSS

TSS


Regresijos determinuotumas

Regresijos statistinio reikšmingumo (patikimumo) tikrinimas

Atsitiktinis dydis

yra pasiskirstęs pagal F skirstinį su k skaitiklyje ir n-k-1 vardiklyje laisvės laipsnių


Regresijos statistinio reik mingumo tikrinimas

Regresijos statistinio reikšmingumo tikrinimas


Regresijos determinuotumas8

Regresijos determinuotumas

1. žingsnis. Iškeliame hipotezes:

H0: visi j=0, (parametrai prie nepriklausomų kintamųjų yra lygūs 0 t.y., regresija yra nereikšminga, nes nė vienas veiksnys neįtakoja priklausomojo kintamojo)

H1: bent vienas iš parametrų j nėra lygus 0 (regresija statistiškai reikšminga, nes yra bent vienas veiksnys, kuris įtakoja priklausomą kintamąjį)

2 žingsnis Apskaičiuojama pagal formulę F statistikos reikšmė ir laisvės laipsnių skaičius k, ir n-k-1.


Regresijos determinuotumas9

Regresijos determinuotumas

3 žingsnis Apskaičiuotą faktinę F reikšmę lyginame su pasirinkto reikšmingumo, pvz., 5 proc. (=0,05), teorine Fk,n-k-1 reikšme iš F-skirstinio lentelių

4 žingsnis Išvada. Jeigu Fapskaičiuota > Fk,n-k-1 , tuomet su 95% pasikliovimo lygmeniu atmetame nulinę hipotezę, jog regresija yra statistiškai nereikšminga, ir priimame alternatyvią, kad bent vienas nepriklausomas kintamasis daro statistiškai reikšmingą poveikį priklausomam kintamajam. Jeigu yra priešingai ,t.y., Fapskaičiuota < Fk,n-k-1 , tuomet negalime atmesti nulinės hipotezės


Regresijos determinuotumas

Pvz.

F3,47=2,84

MSE

MSR

Fapskaičiuota


  • Login