Презентация Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 16 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:16 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.39 MB
- Просмотров:74
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда: Лекция №10
«Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов»
№2 слайд
Содержание слайда: Регрессионный анализ
Регрессионный анализ неразрывно связан с корреляционным анализом. Если корреляция позволяет измерить связь между признаками Х и У, то регрессионный анализ позволяет найти форму этой связи с помощью нахождения уравнения регрессии.
№3 слайд
Содержание слайда: Регрессионный анализ
№4 слайд
Содержание слайда: Регрессионный анализ
Найти уравнение регрессии – это значит по эмпирическим (фактическим) данным математически описать изменения взаимно коррелируемых величин.
Рассчитанные по уравнению регрессии значения результативного признака называют теоретическим и обычно обозначают ух (у выровненный по х ) и рассматривается как функция : у=ƒ(х).
№5 слайд
Содержание слайда: Оценка значимости
Выбор теоретической линии регрессии обусловлен формой эмпирической линии регрессии, а также с учетом природы изучаемых показателей и специфики их взаимосвязи.
№6 слайд
Содержание слайда: Могут использоваться уравнения:
1 у=а0+а1х (прямая)
2 у= а0+а1х+а2х2 (парабола 2-го порядка)
3 у= а0+а11/х (гипербола)
4 у= а0а1х (показательная функция)
5 у= а0+blgx (логарифмическая)
№7 слайд
Содержание слайда: Обычно зависимость, выражаемую уравнением прямой, называют прямолинейной, а все остальное – криволинейными.
Выбрав тип функции, по эмпирическим данным определяют параметры уравнения.
№8 слайд
Содержание слайда: Регрессионная прямая
Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК).
Суть метода заключается в следующем искомые теоретические значения результативного признака ух должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.
№9 слайд
Содержание слайда: Предполагается что разброс точек относительно кривой подчиняется закону нормального распределения.
Зависимость переменной у от х может выражаться формулой:
У – зависимая, х – независимая переменная.
№10 слайд
Содержание слайда: Если же х представляет зависимую, а у независимую, то речь идет о регрессии х по у
Величины b0, b1, b2 – коэффициенты регрессии, постоянные величины.
№11 слайд
Содержание слайда: Они вычисляются по формулам:
Где хi и уi – частные эмпирические значения изучаемых величин.
№12 слайд
Содержание слайда: Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии проводится по критерию Стьюдента:
Где bi – коэффициенты уравнения регрессии;
Sbi – среднее квадратичное отклонение для коэффициентов уравнения регрессии b0 и b1 находят:
№13 слайд
Содержание слайда:
№14 слайд
Содержание слайда: Дисперсию воспроизводимости определяют:
где n – количество экспериментов.
Если tрасч> tтабл, то коэффициент значим.
№15 слайд
Содержание слайда: Адекватность уравнения проверяют по критерию Фишера:
Дисперсия адекватности определяется уравнением:
Где l – число значимых коэффициентов в уравнении регрессии
(n-l) – число степеней свободы адекватности.
№16 слайд
Содержание слайда: При постановке ряда экспериментальных задач необходимо не только нахождение уравнения регрессии, описывающего зависимость тех или иных факторов, но и поиск их оптимальных значений.
Существует ряд методов оптимизации – метод золотого сечения, метод координатного спуска, метод спирального координатного спуска.
Задачи оптимизации, независимо от метода ставят таким образом: поиск уравнения регрессии и дальнейший анализ его с поиском наилучших результатов.
Скачать все slide презентации Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов одним архивом:
