Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
Тип файла:
ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:
18 слайдов
Для класса:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:
173.50 kB
Просмотров:
92
Скачиваний:
0
Автор:
неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд![Оценка значимости уравнения](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img0.jpg)
Содержание слайда: Оценка
значимости уравнения парной линейной регрессии
(идентификация )
№2 слайд![После того, как получено](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img1.jpg)
Содержание слайда: После того, как получено уравнение линейной регрессии, обязательно проводится оценка его качества и значимости коэффициентов на основе проверки гипотез
После того, как получено уравнение линейной регрессии, обязательно проводится оценка его качества и значимости коэффициентов на основе проверки гипотез
№3 слайд![Статистическая гипотеза SH](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img2.jpg)
Содержание слайда: Статистическая гипотеза (SH) – это предположение о величине параметра распределения генеральной совокупности.
Статистическая гипотеза (SH) – это предположение о величине параметра распределения генеральной совокупности.
Проверка (SH) осуществляется на базе двух типов гипотез:
нулевая H0 – допущение, которое считается верным до тех пор, пока не будет доказано обратное, исходя из результатов статистической проверки. В частности, предположение о случайной природе оцениваемых параметров, т.е. о незначимом их отличии от нуля.
альтернативная H1 - гипотеза, которая принимается, если в результате проверки отвергается нулевая гипотеза. В частности, это принятие предположения о неслучайной природе оцениваемых параметров, т.е. их статистическая значимость и надежность: не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора.
Ошибки 1-го рода – вероятность отвержения гипотезы H0, когда она должна быть принята.
Ошибка 2-го рода – вероятность принятия гипотезы H0, когда она должна быть отвергнута .
№4 слайд![Разложение отклонения от](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img3.jpg)
Содержание слайда: Разложение отклонения от среднего
№5 слайд![Общая вариация переменной Y](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img4.jpg)
Содержание слайда: Общая вариация переменной Y
величина, являющаяся мерой вариации переменной Y вокруг ее среднего значения
№6 слайд![Центральное место при этом](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img5.jpg)
Содержание слайда: Центральное место при этом занимает анализ трех сумм:
Центральное место при этом занимает анализ трех сумм:
№7 слайд![Разложение общей вариации](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img6.jpg)
Содержание слайда: Разложение общей вариации переменной Y
№8 слайд![TSS total sum of squares вся](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img7.jpg)
Содержание слайда: TSS – total sum of squares – вся дисперсия или вариация Y, характеризует степень случайного разброса значений функции регрессии около среднего значения Y
TSS – total sum of squares – вся дисперсия или вариация Y, характеризует степень случайного разброса значений функции регрессии около среднего значения Y
ESS – error sum of squares – есть сумма квадратов остатков регрессии, та величина, которую мы минимизируем при построении прямой, часть дисперсии, которая нашим уравнением не объясняется
RSS – regression sum of squares – объясненная часть общей вариации
№9 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img8.jpg)
№10 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img9.jpg)
№11 слайд![Связь коэффициента](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img10.jpg)
Содержание слайда: Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции
№12 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img11.jpg)
№13 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img12.jpg)
№14 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img13.jpg)
№15 слайд![](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img14.jpg)
№16 слайд![Итак, если Fфакт рассчет. gt](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img15.jpg)
Содержание слайда: Итак, если Fфакт(рассчет.) > Fтабл. ,
Итак, если Fфакт(рассчет.) > Fтабл. ,
то гипотеза Н0 о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность.
Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции рассчитывается t-критерий Стьюдента.
№17 слайд![Fтабл это максимально](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img16.jpg)
Содержание слайда: Fтабл – это максимально возможное значение критерия, которое могло сформироваться под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости .
Fтабл – это максимально возможное значение критерия, которое могло сформироваться под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости .
Уровень значимости – вероятность отвергнуть правильную гипотезу при условии, что она верна. Обычно принимается равной 0,05 или 0,01.
Имеются таблицы критических (табличных) значений F-критерия: F(; k1; k2), где , k1=m; k2=n-m-1,
где n – число единиц совокупности;
m – число параметров при переменных х.
Например, для линейного уравнения парной регрессии с уровнем значимости = 0,05 необходимо в таблице значений (см.приложение) найти значение F(0,05; 1; n – 2).
№18 слайд![Регрессия с ограничениями](/documents_6/e75a408edb2c56f5b4d6fe9fd034a158/img17.jpg)
Содержание слайда: Регрессия с ограничениями
Модель, в которой мы проверяем гипотезу о коэффициентах, называется регрессией без ограничений (unrestricted, UR)
Регрессия с ограничениями строится из регрессии без ограничений в предположении, что нулевая гипотеза верна (restricted, R)
Сравнение объясняющих способностей регрессии с ограничениями и регрессии без ограничений при помощи F-теста – очень распространенный прием в эконометрике.