Téma 9: Vícenásobná regrese

Podobné dokumenty
STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

Tomáš Karel LS 2012/2013

Nový modul Výsledky zkoušek nabízí čtyři způsoby zápisu výsledků, zobrazené v horní zelené liště:

Regresní a korelační analýza

4. ZÁVISLOST MEZI SPOJITÝMI VELIČINAMI

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Regresní a korelační analýza

Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

KGG/STG Statistika pro geografy

Nastavení třídnických hodin

P ílohy. P íloha 1. ešení úlohy lineárního programování v MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelační a regresní analýza

Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty

Práce s programem MPVaK

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

KAPITOLA 8 TABULKOVÝ PROCESOR

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Peněžní šuplík Materiál pro samostudium +1688

Regrese. 28. listopadu Pokud chceme daty proložit vhodnou regresní křivku, musíme obvykle splnit tři úkoly:

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Zápis Předměty nabízí zápis výsledků obdobným způsobem, na který jsme byli doposud zvyklí.

MANUÁL administrátora elektronické spisové služby

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Konstrukce nepravidelného půdorysu

František Hudek. srpen 2012

Modul zásoby - Tvorba cen a cenových akcí v *8747 Materiál pro samostudium +1420

Beton 3D Výuková příručka Fine s. r. o. 2010

František Hudek. červen 2012

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Voltampérová charakteristika diody

Simulace. Simulace dat. Parametry

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

4EK211 Základy ekonometrie

Plánování experimentu

Excel 2007 pro začátečníky

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

8. Formátování. Úprava vzhledu tabulky

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

4EK211 Základy ekonometrie

Modul Zásoby Dodavatelé/Odběratelé Materiál pro samostudium +1336

Statistika (KMI/PSTAT)

4EK211 Základy ekonometrie

Vytvoření tiskové sestavy kalibrace

Excel tabulkový procesor

František Hudek. duben Informační a komunikační technologie MS Excel Úvod do Excelu III

tohoto systému. Můžeme propojit Mathcad s dalšími aplikacemi, jako je Excel, MATLAB, Axum, nebo dokumenty jedné aplikace navzájem.

SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

František Hudek. červenec 2012

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Zásoby Zpravování inventury Postup a nastavení +1070

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

František Hudek. červen 2012

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Tomáš Karel LS 2012/2013

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

Vkládání prvků do dokumentu MS Word

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

4EK211 Základy ekonometrie

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Peněžní šuplík a tržby Materiál pro samostudium +1688

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Zásoby_Bonusový systém Materiál pro samostudium +1905

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

František Hudek. srpen 2012

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Systém eprojekty Příručka uživatele

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Novinky Mediox 3000 verze 285

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Návod k obsluze trenažéru

4EK211 Základy ekonometrie

Postup: Nejprve musíme vyplnit tabulku. Pak bude vypadat takto:

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Grafy opakování a prohloubení Při sestrojování grafu označíme tabulku a na kartě Vložit klikneme na zvolený graf

František Hudek. srpen 2012

Příloha 1: Popis ovládání programu pro vyhodnocování chyb v pohybu vřetena

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

FIN3D Výukovápříručka

Nápověda k programu Heluz - Katalog tepelných mostů verze

Transkript:

Téma 9: Vícenásobná regrese 1) Vytvoření modelu V menu Statistika zvolíme nabídku Vícerozměrná regrese. Aktivujeme kartu Detailní nastavení viz obr.1. Nastavíme Proměnné tak, že v příslušném okně viz. obr.2, v levém sloupci označíme závisle proměnnou a v pravém sloupci označíme nezávisle proměnné. Při nesouvislém výběru nezávislé proměnných použijeme tlačítko CTRL Kdybychom chtěli vytvořit prostý lineární model, označíme v pravém sloupci pouze jedinou nezávisle proměnnou. Obr. 1 Obr. 2

Výběr potvrdíme tlačítkem OK. Poté zajistíme, aby na kartě Detailní nastavení ( obr.1 ) byla zaškrtnuta volba Další možnosti (kroková nebo hřeben. regrese). Stiskneme li opět tlačítko OK, otevře se okno Definice modelu viz. obr.3. Zkontrolujeme, zda je nastavena Standardní metoda a zda je absolutní člen zahrnut v modelu. Obr. 3 Stiskneme-li potřetí tlačítko tlačítko OK, otevře se okno Výsledky vícerozměrná regrese viz obr.4. Obr.4

Vybereme kartu Základní výsledky. V ní stiskneme tlačítko Výpočet: výsledky regrese. Objeví se výstupní sestava - viz obr. 5. Obr. 5 V její horní polovině je řada užitečných informací. Pro nás jsou důležité hodnoty R totální ( vícenásobný ) koeficient korelace a R^2 totální ( vícenásobný ) koeficient determinace. Chceme-li porovnat totální koeficienty determinace v modelech s různým počtem proměnných, používáme k tomuto účelu nezkreslený odhad totál. koeficientu determinace - uprav. R^2. Ve výstupní sestavě viz obr. 5 - jsou pro vytvoření modelu důležité hodnoty, uvedené ve sloupci B. Jedná se o koeficienty u proměnných, jejichž název je uveden v prvním sloupci tj. na obr. 5 se jedná o Abs.člen, výkon, max. rychlost, spotřeba. Ve výstupní sestavě uvedené na obr. 5 se tedy jedná o model y = 116707,4 + 4860,1x 1 + 2225,5x 2 55252,4x 3 s vícenásobným koeficientem korelace R y.x1, x2, x3 = 0,905 a s vícenásobným koeficientem determinace R 2 y.x1, x2, x3 = 0,819. Čísla ve sloupci Úroveň p značí nejmenší hladiny významnosti, pro něž lze zamítnout hypotézy o nulových hodnotách regresních koeficientů, tj. výsledky testů H 0 : βi = 0 proti H A : non H 0, i = 0, 1, 2, 3. ( Interpretujeme li tedy hodnoty p v obr. 5, hypotézu o nulové hodnotě β 0 a β 2 zamítnout nelze a hypotézu o nulové hodnotě β 1 a β 2 zamítnout lze. ) Čísla ve sloupci t(b) jsou pak hodnoty testovacích kritérií. Pro nás z toho plyne, že model lze zjednodušit tím, že vypustíme absolutní člen. Aktivujeme lištu Výsledky-vícerozměrné. Ta je zobrazena v levé spodní části obrazovky. Objeví se okno, uvedené na obr. 4. ( V něm můžeme v kartách Detailní výsledky či Rezidua/předpoklady/předpovědi zvolit provedení dalších výpočtů. ) V okně, uvedeném na obr. 4, stiskneme tlačítko Storno. Vrátíme se tak do okna Definice modelu ( obr. 2). V něm v kartě Detaily rozbalíme Položku Abs. člen a vybereme nabídku Nastaven na 0. Klikneme na OK. Provede se nový výpočet. Před tím však budeme upozorněni, že nelze srovnávat R^2 původní výstupní sestavy s hodnotou R^2 na sestavě zjednodušené viz obr. 6. Vícenásobný Obr. 6

koeficient determinace je v modelu bez absolutního členu počítán podle jiného vzorce, než v modelu s absolutním členem. Nová výstupní sestava již absolutní člen nebude mít. Interpretace výsledků je stejná jako interpretace výstupní sestavy uvedené na obr.5. 2) Predikce Predikci umožní provést nastavení karty Residua/předpoklady/předpovědi v okně Výsledky vícerozměrná regrese- viz obr. 4. Do tohoto okna se nejrychleji vrátíme stiskem tlačítka Výsledky vícerozmě., umístěného ve spodní části obrazovky. Zvolíme-li nabídku Výpočet interv. spolehlivosti, aktualizujeme-li hladinu významnosti Alfa a zadáme-li hodnotu nezávisle proměnné, pro niž chceme predikci provést viz obr.7, pak vlastní predikci provedeme stiskem tlačítka OK. Výstupní sestava je uvedena na obr. 8. Obr. 7 Obr. 8

Obsahuje informace o příspěvcích nezávisle proměnných k odhadu závisle proměnné ( sloupec B-váž. ), bodový a intervalový odhad hodnot závisle proměnné (sloupec B- váž.*hodnot ). 3) Parciální korelace Potřebujeme-li znát charakteristiky parciální korelace, vrátíme se do okna Výsledky vícerozměrná regrese- viz obr. 9. (Do tohoto okna se nejrychleji vrátíme stiskem tlačítka Výsledky vícerozmě., umístěného ve spodní části obrazovky.) Na kartě Detailní výsledky zvolíme tlačítko Parciální korelace. V sestavě, která se objeví - viz obr. 10, najdeme potřebné informace. Obr. 9 Obr. 10