Линии регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК).

Линии регрессии - это линии, отражающие основную форму зависимости отклика Y от факторного признака X. Определение вида этих линий – основная задача регрессионного анализа.

МНК позволяет определить параметры линии регрессии

Ломаная линия, соединяющая фактические данные на корреляционном поле, называется эмпирической регрессией.

Основное требование МНК: Сумма квадратов отклонений эмпирических значений отклика от теоретических должна быть минимальной.

или

Отклонение

Рассмотрим простейший случай – линейную регрессию.

Определим с помощью МНК неизвестные параметры a и b:

 

Решаем эту систему нормальных уравнений методом Крамера:

(*)

Регрессия y на x задается следующей формулой :

Это две различные прямые, пересекающиеся в точке :

Одна из этих прямых y=ax+b получается в результате решения задачи минимизации суммы квадратов отклонений по вертикали, а другая (x=cy+d) - по горизонтали.

 

 

Для удобства определения параметров a и b можно использовать следующую таблицу:

 

i
… n

Уравнение регрессии нужно в первую очередь для проведения прогноза (экстраполяции и интерполяции). При экстраполяции не рекомендуется выходить как в сторону больших, так и в сторону меньших значений по X за пределы, превышающие 1/3 размаха вариации по X.

 

Границы доверительного интервала определяются следующим образом:

- значение точечного прогноза,

-значение факторного признака, для которого выполняется прогноз,

m - число параметров в уравнении регрессии.

n-m - число степеней свободы,

a - уровень значимости, (в нашем случае a будет иметь смысл вероятности ошибки прогноза).

- остаточное среднеквадратическое отклонение, скорректированное по числу степеней свободы.

 








Дата добавления: 2015-12-11; просмотров: 868;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.006 сек.