podle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y

Transkript

1 4 Lneární regrese 4 LINEÁRNÍ REGRESE RYCHLÝ NÁHLED DO KAPITOLY Častokrát potřebujete zjstt nejen, jestl jsou dvě nebo více proměnných na sobě závslé, ale také jakým vztahem se tato závslost dá popsat. Většnou se zavádí pops y=f(x), kde proměnné y y, y, y ) kterou popsujeme, se ( n ( x, x, xn říká vysvětlovaná nebo závslá proměnná, zatímco x ) nazýváme vysvětlující nebo nezávslá proměnná. Teoretcké (deální) hodnoty závslé proměnné se značí malým písmenem y ( y, y, yn ), zatímco odhady se značí velkým písmenem Y ( Y, Y, Yn ). Vztah y f (x) se nazývá regresní rovnce nebo regresní model. Regresní modely se dají rozdělt podle počtu závslých proměnných na jednorovncové nebo vícerovncové modely podle počtu nezávslých proměnných na jednoduchou regres (s jednou nezávslou proměnnou x) nebo na vícenásobnou regres (s mnmálně nezávslým proměnným podle typu regresní funkce na lneární nebo nelneární model 4. JEDNODUCHÁ LINEÁRNÍ REGRESE Jednoduchá lneární regrese se dá vyjádřt vztahem y.y, kde a jsou parametry regresní rovnce a se nazývá rezduální odchylka nebo chyba. Teoretcké hodnoty parametrů se obecně značí řeckým písmem, například a, zatímco odhadnuté hodnoty se značí latnkou: b a b. Hledaná regresní přímka bude mít tvar y b b.y Odhady regresních parametrů můžeme získat metodou největších čtverců v případě, že jsou splněny předpoklady: Chyby mají nulovou střední hodnotu: E(ε )= Rozptyl chyb je konstantní, nezávslý na : var(ε )=σ =konstanta Chyby jsou vzájemně nezávslé: cov(ε,ε j )= Chyby mají normální rozdělení N(, σ ) V případě jednoduché lneární regrese y=β +β.x jsou vztahy pro výpočet hodnot b a b vyjádřeny takto: xy x. y b ; x x b y b x Pro ohodnocení vhodnost modelu se používá takzvaný koefcent determnace. Koefcent determnace se značí R a určuje, kolk procent celkové varablty dat je vysvětltelných regresním modelem. Koefcent determnace nabývá hodnot z ntervalu,, čím větší R tím lépe model popsuje daná data. Vyjadřuje se vztahem: ST R S kde S se nazývá celkový součet čtverců: y S y y n ( y y) - 5 -

2 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy S je teoretcký součet čtverců: T S je rezduální součet čtverců: R S S T n Mez jednotlvým součty čtverců platí vztah: S S S. y R T ( Y y), a n R ( Y y ) pro teoretcké hodnoty Pro malé rozsahy výběru se místo koefcentu determnace používá upravený koefcent determnace, značí se R (z anglckého adjusted ): adj n R adj ( R ) n Druhá odmocnna koefcentu determnace se nazývá ndex korelace a značí se R, druhá odmocnna upraveného koefcentu determnace se nazývá upravený ndex korelace a značí se R. Oba ndexy nabývají hodnot z ntervalu, ; když je jejch hodnota jedná adj se o lneární závslost mez y a x. Platí: R n R adj ( R ) n Bodový odhad rozptylu rezduální složky (chyby) se nazývá rezduální rozptyl: SR sr n k kde k je počet regresních koefcentů (u vícenásobné regrese). Druhá odmocnna rezduálního rozptylu se nazývá směrodatná chyba odhadu a platí: SR sr n k V programu Excel můžete využít více různých možností pro výpočet hodnot regresních parametrů, a koefcentu determnace; dvě možnost s ukážeme. První možností jak získat odhady regresních koefcentů jednoduché lneární regrese je vložení trendu do grafu. Postup je ukázán v následujícím příkladu. ŘEŠENÝ PŘÍKLAD 4. Společnost prodávající bílou technku zkoumala, jak závsí zsk z prodeje na výdajích na reklamu. Tabulka uvádí údaje obdržené v deset náhodně vybraných prodejnách: Výdaje na reklamu (ts Kč) Zsk z prodeje ( ts. Kč) Nalezněte rovnc regrese a hodnotu koefcenty determnace pomocí vložení trendu do grafu. Řešení: Vložíme data z příkladu do programu Excel. Datovou řadu Výdaje na reklamu označíme x, datovou řadu Zsk z prodeje pak y. Sestrojíme bodový graf závslost y na x, kde hodnoty x budou odpovídat vodorovné ose a hodnoty y svslé ose. Data přpravená na další výpočty budou vypadat následovně (Obr. 4.): S S T y Y

3 4 Lneární regrese Obrázek 4. Jednou z možností, jak získat odhady regresních koefcentů, je vložení trendu do grafu. Postup: Klkneme v grafu na datovou řadu (jeden z bodů) pravým tlačítkem myš a z nabídky zvolíme Přdat spojnc trendu Otevře se průvodce Formát spojnce trendu. Ve složce Možnost spojnce trendu vyznačíme, že se jedná o lneární trend a chceme Zobrazt rovnc regrese a Zobrazt hodnotu spolehlvost R (Obr. 4.). Obrázek

4 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy Výsledkem bude vložení přímky do obrázku a současně zobrazení regresní rovnce a koefcentu determnace R.(Obr. 4.3). Obrázek 4.3 Postupem, uvedeným v předchozím příkladu pomocí vkládaní trendu do grafu. umožňuje Excel odhad čtyř nelneárních modelů, založených na metodě nejmenších čtverců: k Polynomcký trend: y. x x kx Logartmcký trend: y.ln( x) Mocnnný trend: y. x Jednoduchý exponencální trend (specální případ exponencálního trendu): x. y Druhou možností jak získat hodnoty regresních koefcentů pomocí programu Excel je využít analytcký nástroj Regrese. Tento analytcký nástroj vypočítá nejen hodnoty regresních koefcentů a koefcentu determnace, ale test statstcké významnost regresního modelu, regresních koefcentů, ntervaly spolehlvost a další. Použtí nástroje Regrese je uvedeno v následujícím příkladu. ŘEŠENÝ PŘÍKLAD 4. Společnost prodávající bílou technku zkoumala, jak závsí zsk z prodeje na výdajích na reklamu. Tabulka uvádí údaje obdržené v deset náhodně vybraných prodejnách: Výdaje na reklamu (ts Kč) Zsk z prodeje ( ts. Kč) Pomocí analytckého nástroje Regrese vypočítejte hodnoty regresních koefcentů a hodnotu koefcentu determnace, na hladně spolehlvost,5 určete, zda je regresní koefcent b statstcky významný, a určete jeho 99% nterval spolehlvost

5 4 Lneární regrese Řešení: Po otevření dalogového okna (Data Analýza dat Regrese) lze zadat vstupní oblast dat x a y s popskam, vyznačt, že vstupní oblast obsahuje popsky a zadat hladnu spolehlvost pro ntervaly spolehlvost. (Obr. 4.4). Obrázek 4.4 Výsledkem jsou tř tabulky (Obr. 4.5); v první tabulce nazvané Regresní statstka jsou postupně zadány hodnoty ndexu korelace, koefcentu determnace, upraveného koefcentu determnace, směrodatné chyby odhadu a počet pozorování. Druhá tabulka se nazývá ANOVA, která má stejnou strukturu jako tabulka ANOVA popsaná v předchozí kaptole. Analýza rozptylu u lneární regrese se využívá u testu vhodnost modelu. Vhodnost modelu posuzujeme pomocí testové statstky, která má F rozdělení. Struktura testu je následovní:. Hypotéza: H (což značí, že model není vhodný) prot hypotéze : H : ;. Testové krtérum (kde n je počet pozorování, k je počet regresních koefcentů: ST F k SR n k 3. Krtcká hodnota: F ( ) k, nk F k, nk ( 4. Výsledek: Je-l F ) zamítá se H a model se považuje za vyhovující. Poslední tabulkou, která je výstupem analytckého nástroje Regrese, je tabulka obsahující regresní koefcenty, testové krtérum pro test spolehlvost regresních koefcentů

6 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy a hrance ntervalů spolehlvost regresních koefcentů. Test statstcké významnost regresních koefcentů má tvar: Obrázek 4.5. Hypotéza: H :, H :. Testové krtérum: b T s b ) ( 3. Krtcká hodnota: ( ) tn k t n k 4. Výsledek: Je-l T ( ), zamítá se H a přjímá H ; regresní koefcent je různý od nuly. Jný způsob určení výsledku: Hodnota pravděpodobnost p odpovídající testovému krtéru T se pak porovnává s hladnou významnost α. Je-l p < α zamítá se H a model se považuje za vyhovující. Výsledky: Z poslední tabulky ve sloupc Koefcenty vyhledáte hodnoty regresních koefcentů. V tomto případě b 4, 9 a b, 86. Hodnotu koefcentu determnace určíte z první tabulky ( hodnota spolehlvost R nepeřesný překlad z anglčtny) R, 975. Koefcent b je na hladně spolehlvost,5 statstcky významný (p-hodnota je menší než,5), a 99% nterval spolehlvost pro koefcent b je,38; 3, VÍCENÁSOBNÁ LINEÁRNÍ REGRESE Vícenásobnou lneární regres lze vyjádřt vztahem: y. x. x k. xk, kde,.,.,, jsou parametry regresní rovnce a se nazývá rezduální odchylka k nebo chyba. Teoretcké hodnoty parametrů se obecně značí řeckým písmenem, například,.,.,, k, zatímco odhadnuté hodnoty se značí latnkou b, b., b,, bk. Hledaná regresní přímka bude mít tvar: y b b. x b. x b k. x k

7 4 Lneární regrese Odhady regresních parametrů můžeme získat metodou nejmenších čtverců v případě, že jsou splněny předpoklady: Chyby mají nulovou střední hodnotu: E ( ) Rozptyl chyb je konstantní, nezávslý na : var( ) konst. Chyby jsou vzájemně nezávslé: cov(, ) j Chyby mají normální rozdělení N (, ) Vysvětlující proměnné nejsou lneárně závslé Počet pozorování je větší než počet regresních koefcentů Hodnoty bývají zadávány jako výsledky průzkumu, měření nebo pozorování v tabulce: Hodnoty závsle proměnné Hodnoty nezávsle proměnných Y x x x k y x, x, x,k y x, x, x,k y n x n, x n, x n,k Kde k je počet nezávslých proměnných a n je počet pozorování. V Excelu se pro vícenásobnou regres používá analytcký nástroj Regrese. Interpretace výsledků pro vícenásobnou lneární regres je stejná jako v případě jednoduché lneární regrese, použtí tohoto nástroje demonstruje následující řešený příklad. ŘEŠENÝ PŘÍKLAD 4.3 Níže uvedená tabulka obsahuje údaje o objemu prodeje, velkost reklamních výdajů a ročních nákladů na školení obchodních zástupců u 8 vybraných frem: Objem prodeje (ml. Kč) Reklamní výdaje (ts. Kč) Náklady na školení (ts. Kč) Y x x Popšte závslost objemu produkce na reklamních výdajích a nákladech na školení pomocí modelu y=b +b x +b x

8 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy Řešení: Po otevření dalogového okna (Data Analýza dat Regrese) lze zadat vstupní oblast dat x a y s popskam, vyznačt, že vstupní oblast obsahuje popsky a zadat hladnu spolehlvost pro ntervaly spolehlvost (Obr. 4.6). Výsledné tabulky jsou podobné jako u jednoduché lneární regrese (Obr. 4.7). Obrázek 4.6 Obrázek 4.7 Odhadovaná regresní rovnce má tvar y 79,9,56. x 6,54. x

9 4 Lneární regrese 4.3 VYROVNÁVÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD Časové řady jsou jedním ze specálních druhů statstckých dat, kde nezávslou proměnnou je čas. Časové ntervaly, ve kterých byla závsle proměnná měřena, jsou stejně dlouhé a mohou to být například sekundy, mnuty, dny, roky, ale také trojmnutové ntervaly nebo a půldenní ntervaly. Časové řady se hodně využívají v ekonom, kde popsují časový vývoj různých ekonomckých ukazatelů. V Excelu máme k dspozc pouze jenoduché nástroje analýzy časových řad. Komplexnější nástroje analýzy poskytuje program SPSS, vz kaptly 7 a 8. Časovou řadu lze rozložt na 4 složky: trendovou, sezónní, cyklckou a náhodnou. Trendovou složku lze popsat regresním modelem, kdy za nezávsle proměnnou dosazujeme čas. V případě, že čas je zadaný nečíselně například datem nebo slovně (pondělí, úterý, atp.), je možné zavést náhradní časovou proměnnou (například přrozená čísla,, 3, ) a pak postupovat podle regresních modelů. Ekonomcké časové řady jsou obvykle dost nevyrovnané, obsahují šumy. Aby se zčást elmnoval vlv šumů na trendovou složku, časové řady se vyrovnávají. Program Excel nabízí dvě možnost vyrovnávání časových řad, a to buď pomocí klouzavých průměrů, nebo pomocí exponencálního vyrovnání. Podstata vyrovnání časové řady pomocí klouzavých průměrů spočívá v tom, že posloupnost hodnot časové řady se nahradí novou řadou průměrů vypočítaných z kratších úseků časové řady. V prax jsou rozsahy kratších částí voleny buď podle přrozené perodcty souboru (například 7, když se jedná o dny v týdnu, 4 když jde o kvartální data nebo když jde o měsíční data) nebo se používají menší lché délky 3, 5 nebo 7 časových jednotek. V programu Excel lze pro výpočet klouzavých průměrů využít analytcký nastroj Klouzavý průměr. Náhled na průvodce nástrojem (Obr. 4.8): Obrázek 4.8 Jako Vstupní oblast se vkládá sloupec vyrovnávaných hodnot; Interval označuje délku kratší časové řady, ze které se počítají klouzavé průměry. Standardně je zvolená délka m=3. Výsledkem je nová časová řada, ve které se prvním m- členům nepřradí žádná hodnota (#N/A), členům od pořadí m až do konce se přradí hodnota: y ˆ. y l. m lm

10 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy Když je zaklknuta volba Vytvořt graf, výstupem nástroje bude také graf původních a vyrovnaných hodnot. Po volbě Standardní chyby se zobrazí ještě hodnoty m členných klouzavých standardních chyb, a to tak, že prvních ( m ) členům se nepřradí žádná hodnota a dalším členům se přřadí hodnoty: ( yl yˆ l ) lm s ( yˆ) m Pro další analýzu metodou časových řad je vhodné hodnoty vypočítaných klouzavých průměrů posunout k časovým proměnným tak jak s to analýza vyžaduje. V případě, že s nejste jstí, jak velký nterval klouzavých průměrů chcete použít, je nejlepší podívat se na body na klouzavé průměry v grafcké podobě. To můžete udělat tak, že do bodového grafu závslost proměnné x na čase přdáte klouzavé průměry různých stupňů pomocí Přdat spojnc trendu stejně, jak u lneární regrese. Pro výpočet exponencálního vyrovnání je v procesoru Excel určený analytcký nástroj Exponencální vyrovnání. Náhled na průvodce nástrojem (Obr. 4.9): Obrázek 4.9 U exponencálního vyrovnání se nová vyrovnaná hodnota stanoví na základě exponencálně váženého průměru současné hodnoty a všech předchozích hodnot časové řady tak, že první vyrovnanou hodnotu postavíme rovnu první naměřené hodnotě a pro další hodnoty použjeme rekurentní vztah: yˆ y a dále y ˆ w. y ( w).ˆ y kde w je koefcent exponencálního zapomínání a ( w) se nazývá koefcent útlumu; w nabývá hodnot z ntervalu,.vyplnění vstupních hodnot analytckého nástroje Exponencální vyrovnání je podobné jako u nástroje Klouzavý průměr. Výsledek je sloupec dat, který neodpovídá přesně očekávaným hodnotám: první řádek je bez hodnoty a samotné hodnoty začínají až od druhého časového bodu, poslední hodnota chybí. Pro potřeby další analýzy musíte hodnoty posunout k odpovídajícím časovým bodům a poslední člen dopočítat (protože buňky vyrovnaných hodnot obsahují vzorce lze chybějící hodnotu získat zkopírováním vzorce)

11 4 Lneární regrese ŘEŠENÝ PŘÍKLAD 4.4 Následující obrázek obsahuje hodnoty zadání výsledky. Úkolem bylo danou časovou řadu vyrovnat pomocí klouzavých průměrů s délkou 3 a správně přřadt vyrovnané hodnoty. Dalším úkolem bylo danou časovou řadu vyrovnat exponencálním vyrovnáním s koefcentem zapomínání,3; dopočítat poslední hodnotu a správně umístt vyrovnané hodnoty (Obr. 4.). Obrázek PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD 4. Následující tabulka obsahuje počty vyrobených televzí v ts. Kč v devít po sobě jdoucích letech. Rok Počet a) Danou časovou řadu vyrovnejte pomocí klouzavých průměrů s délkou 3. b) Časovou řadu vyrovnejte exponencálním vyrovnáním s koefcentem zapomínání,. c) Sestrojte bodový graf a přdejte znázornění klouzavých průměrů stupně 3 do grafu

12 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy PŘÍKLAD 4. Banka zkoumala velkost měsíčního zůstatku na běžných účtech a jeho závslost na příjmové položce účtu. Hodnoty měsíčních zůstatků a příjmů za měsíc leden pro klentů jsou v následující tabulce: Zůstatek Příjem a) Vypočítejte regresní koefcenty, napšte rovnc modelu a vypočítejte koefcent determnace, když předpokládáte logartmcký trend. b) Vypočítejte stejné proměnné jako v a), ale předpokládejte mocnnný trend. PŘÍKLAD 4.3 Banka zkoumala velkost měsíčního zůstatku na běžných účtech a jeho závslost na příjmové položce účtu a na výdajové položce účtu. Hodnoty měsíčních zůstatků, příjmů a výdajů za měsíc leden pro klentů (v ts. Kč) jsou v následující tabulce: Zůstatek Příjem Výdej a) Vypočítejte regresní koefcenty a napšte rovnc modelu s konstantním členem. b) Vypočítejte koefcent determnace. c) Na hladně významnost α=, testujte statstckou významnost koefcentů b a b. 4.5 ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU 4. Obrázek

13 4 Lneární regrese ŘEŠENÍ PŘÍKLADU 4. Výsledek: a) zůstatek=-47,+69,96.ln(příjem), R =,478. b) zůstatek=,93.příjem,, R =,388. ŘEŠENÍ PŘÍKLADU 4.3 Výsledek: a) Zůstatek=7,69-,6.příjem+4,.výdej. b) R =,437. c) Na zvolené hladně významnost není b an b statstcky významný. 4.6 PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE 4. Společnost prodávající počítače zkoumala zsk z prodeje a výdaje na reklamu. Tabulka uvádí údaje obdržené v dvacet za sebou jdoucích letech: Rok Zsk z prodeje Výdaje na reklamu a) Popšte zsk z prodeje na reklamních výdajích pomocí modelu y=b +b x. Pro model vypočítejte hodnoty regresních koefcentů a hodnotu koefcentu determnace, pomocí analýzy rozptylu testujte vhodnost modelu. Na hladně spolehlvost, určete, zda je regresní koefcent b statstcky významný, a určete jeho 99% nterval spolehlvost

14 Elena Melcová, Radmla Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statstcké programy b) Zkoumejte řady z hledska toho, že se jedná o časové řady. Obě řady vyrovnejte exponencálním vyrovnáním s koefcentem zapomínání,3; pro každou řadu odhadněte model trendové složky časové řady y=b +b t, kde za t dosadíte rok určení hodnot. Na hladně významnost, stanovte, zda jsou regresní koefcenty statstcky významné. PŘÍPADOVÁ STUDIE 4. Společnost prodávající počítače zkoumala zsk z prodeje a výdaje na reklamu. Tabulka uvádí údaje obdržené v dvacet za sebou jdoucích letech: Rok Zsk z prodeje Výdaje na reklamu a) Popšte zsk z prodeje na reklamních výdajích pomocí modelu y=b +b x. Pro model vypočítejte hodnoty regresních koefcentů a hodnotu koefcentu determnace, pomocí analýzy rozptylu testujte vhodnost modelu. Na hladně významnost, určete, zda je regresní koefcent b statstcky významný, určete jeho 99% nterval spolehlvost. b) Zkoumejte následující řady z hledska toho, že se jedná o časové řady. Obě řady vyrovnejte exponencálním vyrovnáním s koefcentem zapomínání,3; a pro každou řadu odhadněte model trendové složky časové řady y=b +b t, kde za t dosadíte rok určení hodnot. Na hladně významnost, určete, zda jsou regresní koefcenty statstcky významné