Вопросы к защите лабораторной работы
1. Каковы основные задачи регрессионного анализа?
2. В чем особенность классической модели парной линейной регрессии?
3. В каких случаях для описания результативного признака целесообразно построение модели парной линейной регрессии?
4. Перечислите требования к исходной информации при построении модели парной линейной регрессии.
5. Поясните смысл коэффициента регрессии, назовите способы его оценивания.
6. В чем суть метода наименьших квадратов?
7. В каких случаях возможно использование МНК?
8. Поясните предпосылки МНК.
9. Что такое число степеней свободы?
10. Что определяет уровень значимости α?
11. Какова концепция F-критерия Фишера?
12. Как определяется табличное значение критерия Фишера? Как определяется фактическое (расчетное) значение критерия Фишера?
13. В чем смысл средней ошибки аппроксимации и как она определяется?
14. Что характеризует эластичность?
15. Как строится доверительный интервал коэффициентов регрессии?
16. Как рассчитывается прогнозная оценка результативного признака?
17. Каковы основные задачи множественного регрессионного анализа?
18. Запишите модель множественной линейной регрессии. Поясните, каким образом осуществляется интерпретация модели регрессии.
19. Поясните смысл коэффициентов регрессии, назовите способы их оценивания.
20. Изложите сущность дисперсионного анализа и результаты его представления в Excel.
|
|
|
21. Изложите результаты представления регрессионного анализа в Excel.
22. Что такое число степеней свободы?
23. Что определяет уровень значимости α?
24. Какова концепция F-критерия Фишера?
25. Как определяется табличное значение критерия Фишера? Как определяется фактическое (расчетное) значение критерия Фишера?
26. Как определяется значимость (существенность) коэффициентов регрессии?
27. Как определяется табличное значение критерия Стьюдента? Как определяется фактическое (расчетное) значение критерия Стьюдента?
28. Перечислите и поясните критерии, по которым сравниваются регрессионные модели, описывающие один и тот же результативный признак.
29. Назовите трудности при построении уравнения множественной линейной регрессии.
30. Изложите сущность явления мультколлинеарности.
31. Назовите основные направления решения проблемы мультиколлинерности признаков в регрессионном уравнении.
32. Каким образом строится прогноз по уравнению регрессии?
33. Каким образом строится доверительный интервал оценки прогноза по уравнению регрессии?
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ
Значения статистика Дарбина-Уотсона при 5%-ном уровне значимости
|
|
|
| n | k=1 | k=2 | k=3 | |||
| dL | du | dL | du | dL | du | |
| 6 | 0,61 | 1,4 | - | - | - | - |
| 7 | 0,7 | 1,36 | 0,47 | 1,9 | ||
| 8 | 0,76 | 1,33 | 0,56 | 1,78 | 0,37 | 2,29 |
| 9 | 0,82 | 1,33 | 0,56 | 1,78 | 0,37 | 2,29 |
| 10 | 0,88 | 1,32 | 0,63 | 1,7 | 0,46 | 2,13 |
| 11 | 0,93 | 1,32 | 0,66 | 1,6 | 0,60 | 1,93 |
| 12 | 0,97 | 1,33 | 0,81 | 1,58 | 0,66 | 1,86 |
| 13 | 1,01 | 1,34 | 0,86 | 1,56 | 0,72 | 1,82 |
| 14 | 1,05 | 1,35 | 0,91 | 1,55 | 0,77 | 1,78 |
| 16 | 1,1 | 1,37 | 0,98 | 1,54 | 0,86 | 1,73 |
| 17 | 1,13 | 1,38 | 1,02 | 1,54 | 0,90 | 1,71 |
| 18 | 1,16 | 1,39 | 1,05 | 1,53 | 0,93 | 1,69 |
| 19 | 1,18 | 1,4 | 1,08 | 1,53 | 0,87 | 1,68 |
| 20 | 1,20 | 1,41 | 1,10 | 1,54 | 1,00 | 1,68 |
| 21 | 1,22 | 1,42 | 1,13 | 1,54 | 1,03 | 1,67 |
| 22 | 1,24 | 1,43 | 1,15 | 1,54 | 1,05 | 1,66 |
| 23 | 1,26 | 1,44 | 1,17 | 1,54 | 1,08 | 1,66 |
| 24 | 1,27 | 1,45 | 1,19 | 1,55 | 1,10 | 1,66 |
| 25 | 1,29 | 1,45 | 1,21 | 1,56 | 1,12 | 1,66 |
| 26 | 1,30 | 1,46 | 1,22 | 1,55 | 1,14 | 1,65 |
| 27 | 1,32 | 1,47 | 1,24 | 1,56 | 1,16 | 1,65 |
| 28 | 1,33 | 1,48 | 1,26 | 1,56 | 1,18 | 1,65 |
| 29 | 1,34 | 1,48 | 1,27 | 1,56 | 1,20 | 1,65 |
| 30 | 1,35 | 1,49 | 1,28 | 1,57 | 1,21 | 1,65 |
|
|
|
Таблица значений F-критерия Фишера при 5%-ном уровне значимости
| K1 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| K2 | ||||
| 1 | 161,45 | 199,5 | 215,72 | 224,54 |
| 2 | 18,51 | 19,00 | 19,16 | 19,25 |
| 3 | 10,13 | 9,55 | 9,28 | 9,12 |
| 4 | 7,71 | 6,94 | 6,59 | 6,39 |
| 5 | 6,61 | 5,79 | 5,41 | 5,19 |
| 6 | 5,99 | 5,14 | 4,76 | 4,53 |
| 7 | 5,59 | 4,74 | 4,35 | 4,12 |
| 8 | 5,32 | 4,46 | 4,07 | 3,84 |
| 9 | 5,12 | 4,26 | 3,86 | 3,63 |
| 10 | 4,96 | 4,1 | 3,71 | 3,48 |
| 11 | 4,84 | 3,98 | 3,59 | 3,36 |
| 12 | 4?75 | 3,88 | 3,49 | 3,26 |
| 13 | 4,67 | 3,80 | 3,41 | 3,18 |
| 14 | 4,60 | 3,34 | 3,34 | 3,11 |
| 15 | 4,54 | 3,68 | 3,29 | 3,06 |
| 20 | 4.35 | 3,49 | 3,10 | 2,87 |
| 21 | 4,32 | 3,47 | 3,07 | 2,84 |
| 22 | 4,30 | 3,44 | 3,05 | 2,82 |
| 23 | 4,28 | 3,42 | 3,03 | 2,80 |
| 24 | 4,26 | 3,40 | 3,01 | 2,78 |
| 25 | 4,34 | 3,38 | 2,99 | 2,76 |
| 26 | 4.22 | 3,37 | 2,98 | 2,74 |
| 27 | 4,21 | 3,35 | 2,96 | 2,73 |
| 28 | 4,20 | 3,34 | 2,95 | 2,71 |
| 29 | 4,18 | 3,33 | 2,93 | 2,70 |
| 30 | 4,17 | 3,32 | 2,92 | 2,69 |
| 35 | 4,12 | 3,26 | 2,87 | 2,64 |
| 40 | 4,08 | 3,23 | 2,84 | 2,61 |
| 45 | 4,06 | 3,21 | 2,81 | 2,58 |
| 50 | 4,03 | 3,18 | 2.79 | 2,56 |
| 60 | 4,00 | 3,15 | 2,76 | 2,52 |
Критические значения критерия Стьюдента
|
|
|
при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01
| Число степеней свободы | α | Число степеней свободы | α | ||||
| 0,10 | 0,05 | 0,01 | 0,10 | 0,05 | 0,01 | ||
| 1 | 6,3138 | 12,706 | 63,657 | 18 | 1,7341 | 2,1009 | 2,8784 |
| 2 | 2,9200 | 4,3027 | 9,9248 | 19 | 1,7291 | 2,0930 | 2,8609 |
| 3 | 2,3534 | 3,1825 | 5,8409 | 20 | 1,7247 | 2,0860 | 2,8453 |
| 4 | 2,1308 | 2,7764 | 4,6041 | 21 | 1,7207 | 2,0796 | 2,8304 |
| 5 | 2,0150 | 2,5706 | 4,0321 | 22 | 1,7171 | 2,0739 | 2,8188 |
| 6 | 1,9432 | 2,4469 | 3,7074 | 23 | 1,,7139 | 2,0687 | 2,8073 |
| 7 | 1,8946 | 2,3646 | 3,4995 | 24 | 1,7109 | 2,0639 | 2,7969 |
| 8 | 1,8595 | 2,3060 | 3,3554 | 25 | 1,7081 | 2,0595 | 2,7874 |
| 9 | 1,8331 | 2,2622 | 3,2498 | 26 | 1,7056 | 2,0555 | 2,7787 |
| 10 | 1,8125 | 2,2281 | 3,1693 | 27 | 1,7033 | 2,0518 | 2,7707 |
| 11 | 1,7959 | 2,2010 | 3,1058 | 28 | 1,7011 | 2,0484 | 2,7633 |
| 12 | 1,7823 | 2,1788 | 3,0545 | 29 | 1,6991 | 2,0452 | 2,7564 |
| 13 | 1,7709 | 2,1604 | 3,0123 | 30 | 1,6973 | 2,0423 | 2,7500 |
| 14 | 1,7613 | 2,1448 | 2,9768 | 40 | 1,6839 | 2,0211 | 2,7045 |
| 15 | 1,7459 | 2,1199 | 2,9208 | 60 | 1,6707 | 2,0003 | 2,6603 |
| 16 | 1,7459 | 2,1199 | 2,9208 | 120 | 1,6577 | 1,9799 | 2,6174 |
| 17 | 1,7396 | 2,1098 | 2,8982 | ∞ | 1,6449 | 1,9600 | 2,5758 |
Курзаева Л.В. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В ЭЛЕКТРОННЫХ ТАБЛИЦАХ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – № 12-7. – С. 1234-1238;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11019 (дата обращения: 16.02.2019).
Дата добавления: 2021-04-24; просмотров: 79; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!