Стартовая панель модуля Multiple Regression (множественная регрессия). Задание входных параметров
Рассмотрим процедуру реализации множественного регрессионного анализа в системе STATISTICA 5.x с помощью модуля Множественной регрессии - Multiple Regression.Для вызова данного модуля из системы Windows или из другого работающего статистического модуля (для чего нужно выбрать пункт Other Statisticsиз меню Analysis)можно использовать переключатель модулей - Module Switcher.Сначала в нем следует высветить название требуемого модуля, а затем щелкнуть по кнопке Switch to(Переключиться в), либо можно сразу же дважды щелкнуть на названии модуля . Также возможна непосредственная загрузка файла Sta_reg.exeиз каталога, в который установлена Statistica.
 |
После запуска модуля на экране откроется основное окно системы STATISTICA и автоматически загружается последний файл, с которым работал пользователь. Одновременно с этим появляется Стартовая панель модуля, содержащая основные операции, которые доступны в запущенном модуле и позволяющая определить различные параметры анализа. Если Стартовая панель модуля закрыта, то откройте ее. Для этого войдите в меню Analysis– Анализ и выберите команду Startup Panel- Стартовая панель.
Выбор переменных и задание входных параметров для анализа
Опишем дальнейшую процедуру работы по шагам.
Шаг1. После появления стартовой панели модуля следует открыть нужный файл с исходной информацией- для этого используется кнопка Open Data-открыть данные.
Шаг2. Далее необходимо выбрать зависимую и независимые переменные для анализа. Для их задания воспользуйтесь кнопкой Variables- Переменные из Стартовой панели. Перед вами откроется окно Select dependent and independent variable list- Выбор зависимой переменной и списка независимых переменных. Высветив имя переменной в левой части окна, произведите выбор зависимой переменной (Dependent).Высветив имена переменных в правой части окна, выберите группу независимых переменных (Independent). Для выбора нескольких несмежных переменных удерживайте при этом клавишу CTRL.
|
|
|
Это же можно сделать, задавая номера переменных в соответствующих строках в нижней части окна: в строке Dependent Variable-зависимая переменная и в строке Independent variablelist-список независимых переменных. После выбора переменных щелкните по кнопке ОК,вы вновь окажетесь в Стартовой панели модуля Множественная регрессия.
Шаг3. Теперь вы можете задать дополнительные опции и параметры анализа. Строка Input fileопределяет тип входной информации. В случае, если входная информация представляет собой массив исходных данных, следует оставить Raw Data(необработанные данные).В следующей строке можно задать правило обработки пропущенных данных.
Поле Mode,при отказе от параметра Standard,позволит перейти к построению фиксированных нелинейных моделей, среди которых полиномиальные и степенные уравнения регрессии.
|
|
|
Установка флажка в поле Review descr. stats, corr. Matrix(Обзор описательных статистик и корреляционная матрица) позволит провести предварительный анализ исходных переменных и построить корреляционную матрицу, анализ которой даст возможность сделать важные выводы о структуре связей между выбранными переменными.
Не рекомендуется включать в модель переменные, слабо связанные с результативным признаком, а также переменные, тесно связанные друг с другом. Когда между объясняющими переменными существует ощутимая линейная зависимость говорят о существовании мультиколлинеарности '. В этом случае решение становится неустойчивым, незначительное изменение состава выборки (значений признаков) или состава объясняемых переменных может вызвать кардинальное изменение модели, что делает ее использование малопригодным в практических целях. Наиболее распространенные в таких случаях приемы: исключение одной из двух сильно связанных переменных, использование гребневой регрессии, переход от первоначальных переменных к их главным компонентам.
Если сбросить флажок в поле Perform default analysis(метод анализа по умолчанию), то появляется доступ к диалоговому окну Model Defenition,открывающему возможность дополнительного выбора методов анализа, среди которых методы пошаговой (Stepwise)и гребневой (Ridge)регрессии.
|
|
|
Методы пошаговой регрессии позволяют из множества независимых переменных отобрать только те, которые наиболее значимы для адекватного описания многопараметрической регрессии. В модуле реализованы две процедуры отбора переменных, каждая из которых может давать различный конечный набор переменных: последовательное включение (Forward stepwise)и последовательное исключение (Backward stepwise).
Гребневая регрессия используется для получения более устойчивых оценок параметров регрессионной модели в условиях мультиколлинеарности переменных.
Установка флажка в поле Extended precision computationsпозволит выбрать метод расчета с расширенной точностью. Также в стартовой панели модуля можно задать определенное подмножество объектов, участвующих в регрессионном анализе, используя для этого кнопку Select Cases.Применение этой опции иллюстрируется в разделе 4.2. После определения всей необходимой информации для построения модели, щелкните по кнопке ОК. в правом углу окна. STATISTICA произведет расчеты и выведет окно с результатами.
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 472; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!