Поэтому далее остановимся на изучении алгоритма решения
уравнений регрессии с применением соответствующих вычислительных программ.
При 95% уровне надёжности существует риск, что в 5 % случаях оценки коэффициентов
уравнения регрессии могут оказаться неточными, а при 99% уровне надёжности этот риск равен 1%.
Однако с внедрением в широкую практику компьютеров и соответствующих компьютерных программ уже нет необходимости оценивать параметры
уравнения регрессии вручную, тем более что этот процесс довольно трудоёмкий.
С помощью оценённого таким образом
уравнения регрессии можно предсказать, как в среднем изменится признак Y в результате роста факторов X1, X2…Xt (или одного фактора X).
Во-первых, нам нужно составить
уравнение регрессии, с помощью которого можно будет делать прогнозы с необходимой точностью.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: автоинкрементный — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
При этом форма связи результативного признака Y с факторами X1, X2…Xn, либо с одним фактором X, получила название
уравнения регрессии.
Практически в любом учебнике по общей теории статистики и по эконометрике можно более подробно познакомиться со спецификой
уравнений регрессии.
Например, в случае выбора степенного
уравнения регрессии вместо исходных данных нужно взять их логарифмы.
Для того чтобы подготовить исходные данные к решению данного
уравнения регрессии разместим в Excel два столбца исходных данных.
По умолчанию оценка в Excel параметров
уравнения регрессии делается с 95% уровнем надёжности.
Коэффициент детерминации R2 характеризует долю дисперсии результативного признака Y, объясняемую
уравнением регрессии, в общей дисперсии результативного признака.
Во-вторых, с помощью
уравнений регрессии по отклонению фактического и потенциального результатов можно получить более чёткое представление об эффективности использования каждой территорией её производственного потенциала.
С помощью многофакторных
уравнений регрессии можно получить характеристику территории с нескольких сторон.
Например, если пользователь хочет получить справку по функции lm, с помощью которой в R решаются
уравнения регрессии, то с этой целью ему надо ввести команду ?lm, либо help(lm).
Также могут быть рассчитаны
уравнения регрессии или найдены экстремумы свойств.
Расчёт или аппроксимация данных и расчёт
уравнений регрессии процесса падения точности позволяет задавать категории допусков и принимать определённые показатели дисперсий, назначать допуска на входные и функциональные параметры, определять средний срок службы.
Однако, длительная обработка измерений в т. н. промышленном эксперименте или проведение испытаний по методу планирования эксперимента с математической обработкой и получением
уравнений регрессии надёжности позволяют дать достоверные прогнозы.
Мы сформулируем смысл
уравнения регрессии в виде высказывания, понятного обычному пользователю.
Проведём интепретацию
уравнения регрессии.
Второй этап состоит из собственно решения
уравнения регрессии и нахождения его параметров.
Благодаря данным группировкам появляется возможность построить систему уравнений, которая необходима для нахождения параметров
уравнения регрессии и определения, насколько тесны связи, при помощи расчёта коэффициентов корреляции.
Эти способы получения оценок коэффициентов
уравнения регрессии в общих чертах рассмотрены в работе [2].
Во-вторых, изложена методика выявления методом наименьших квадратов (с помощью
уравнения регрессии) повышательного, понижательного и бокового тренда в динамике курсов валют.