Уравнение парной регрессии. Уравнение парной регрессии. Использование графического метода
 Скачать 149.03 Kb.
|
|
2.2. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал).  Доверительный интервал для коэффициента корреляции.  r∈(0.933;1) 1.2. Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Линейное уравнение регрессии имеет вид y = 0.0175 x + 7.979 Коэффициентам уравнения линейной регрессии можно придать экономический смысл. Коэффициент регрессии b = 0.0175 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с повышением или понижением величины фактора х на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу y повышается в среднем на 0.0175. Коэффициент a = 7.979 формально показывает прогнозируемый уровень у, но только в том случае, если х=0 находится близко с выборочными значениями. Но если х=0 находится далеко от выборочных значений х, то буквальная интерпретация может привести к неверным результатам, и даже если линия регрессии довольно точно описывает значения наблюдаемой выборки, нет гарантий, что также будет при экстраполяции влево или вправо. Подставив в уравнение регрессии соответствующие значения х, можно определить выровненные (предсказанные) значения результативного показателя y(x) для каждого наблюдения. Связь между у и х определяет знак коэффициента регрессии b (если > 0 – прямая связь, иначе - обратная). В нашем примере связь прямая. 1.5. Эмпирическое корреляционное отношение. Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит для измерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1].   где  |