regresijos determinuotumas n.
Download
Skip this Video
Download Presentation
Regresijos determinuotumas

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 18

Regresijos determinuotumas - PowerPoint PPT Presentation


  • 126 Views
  • Uploaded on

Regresijos determinuotumas. 20 14 -0 3 - 27. 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.

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 'Regresijos determinuotumas' - kasie


Download Now 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

2014-03-27

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 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

slide14

Regresijos statistinio reikšmingumo (patikimumo) tikrinimas

Atsitiktinis dydis

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

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

slide18
Pvz.

F3,47=2,84

MSE

MSR

Fapskaičiuota