Tiesinės ir polinominės tendencijų linijos. LINEST (funkcija LINEST)
Standartinės paklaidos koeficientų m1,m2, Lygina apskaičiuotąsias ir tikrąsias y reikšmes ir yra nuo 0 iki 1. Jei jis yra 1, pavyzdyje egzistuoja ideali koreliacija — nėra jokio skirtumo tarp apskaičiuotosios ir tikrosios y reikšmės.
Kitas kraštutinumas — jei determinacijos koeficientas yra 0, regresinė lygtis nėra naudinga prognozuojant y reikšmę. Daugiau informacijos apie tai, kaip skaičiuojama2rasite šioje temoje "Pastabos". F F statistika arba F stebima reikšmė.
Naudokite F statistiką norėdami nustatyti, ar stebimas ryšys tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų yra atsitiktinis. Laisvės laipsniais galite rasti F kritines reikšmes statistinėje lentelėje.
- LINEST (funkcija LINEST) - „Office“ palaikymas
- У него есть охрана.
- Они лежали на широкой кровати под балдахином в «Стоун-Мэнор».
- Tu negali uždirbti daug pinigų
- Užsidirbti pinigų neinvestuojant daugiau pinigų
- Kaip užsidirbti pinigų tviteryje
Toliau pateikiamame 4 pavyzdyje demonstruojamas F ir ll naudojimas. Ši iliustracija rodo tvarką, kuria grąžinami papildomi regresinės statistikos duomenys.
Namai Valstybė Įprastas mažiausių kvadratų metodas yra baltoji formulė. Tai susideda iš to, kad šį reiškinį apibūdinanti funkcija yra suderinta paprastesne funkcija.
Y postūmis b : Linijos y poslinkis, dažnai parašyta kaip b, yra y reikšmė taške, kuriame linija kerta y ašį. Jei žinotei reikšmes m ir b, galite apskaičiuoti bet kokį tiesėje esantį tašką, į šią lygtį įrašydami y arba x reikšmę. Jei turite tik vieną nepriklausomą kintamąjį x, m ir b skaičiavimas pagrįstas šiomis formulėmis: kur tiesinės ir polinominės tendencijų linijos ir y yra pavyzdžio vidurkiai, tiesinės ir polinominės tendencijų linijos.
Bendraautoriai
Tačiau turite nuspręsti, kuris iš dviejų rezultatų geriausiai atitinka jūsų duomenis. Tada galite palyginti prognozuojamas reikšmes tiesinės ir polinominės tendencijų linijos tikrosiomis reikšmėmis. Galbūt norėsite juos atlikti ir vaizdinį palyginimą. Šių skirtumų kvadratų suma vadinama liekamąja kvadratų suma ksliek.
Mažiausių kvadratų metodas linijai surasti. Taikomas mažiausių kvadratų metodas
Mažesnė Liekamoji kvadratų suma, palyginti su bendra kvadratų suma, didesnė reikšmė nustatymo koeficiento, r2, o tai yra, kaip gerai lygtis, atsirandanti dėl regresinės analizės, paaiškina ryšio tarp kintamųjų reikšmę. Kai kuriais atvejais vienas ar daugiau X stulpelių Tarkime, kad Y ' s ir X yra stulpeliuosegali būti, kad kiti X stulpeliai neturi papildomos prognozuojamos reikšmės. Kitaip tariant, panaikinus vieną ar daugiau X stulpelių, galima prognozuoti Y reikšmes, kurios yra vienodai tikslios.
Tokiu atveju šie pertekliniai X stulpeliai turėtų būti neįtraukti į regresijos modelį.
Šis reiškinys vadinamas "kolinearumo", nes bet koks nereikalingas X stulpelis gali būti išreikštas kaip sudėtinių dalių ne perteklinio X stulpelių suma. Jei vienas ar daugiau stulpelių pašalinami kaip nereikalingi, veikia DF, nes DF priklauso nuo "X" stulpelių, kurie naudojami prognozavimui, skaičiaus.
Išsamesnės informacijos apie DF apskaičiavimą ieškokite 4 pavyzdyje. Jei yra pakeičiamas DF, nes pašalinti pertekliniai X stulpeliai, taip pat turi įtakos ir Sey ir F reikšmės.
Kolinearumo turi būti palyginti reti praktiškai. Tačiau vienas atvejis, kai yra didesnė tikimybė, yra tas, kad kai kurie X stulpeliai turi tik 0 ir 1 reikšmes kaip rodiklius, ar eksperimento tema yra, ar ne tam tikros grupės narys.
Čia rasite unikalios informacijos mokslams. Informacija skirta tik besimokantiems, nekomerciniams tikslams. Regresijos lygtys Šime skyriuje 7.
Jei turite stulpelį su 1 kiekvienu klausimu, jei esate vyrai, arba 0, jei ne, taip pat turite stulpelį, kuriame yra 1 kiekvienai temai, jei moteris arba 0, jei ne, Šis stulpelis yra nereikalingas, nes jame esančius įrašus galima gauti iš įrašo atimant įrašą "Male indikatorius" stulpelyje iš įrašo, esančio visų 1 reikšmių, įtrauktų į funkciją LINESTpapildomo stulpelio.
Abiem atvejais kiekvienas X stulpelis, kuris buvo pašalintas dėl kolinearumo, padidina ll reikšmę vienetu.
LINEST (funkcija LINEST)
Įvesdami konstantų masyvą pvz. Skyriklio simboliai gali skirtis, atsižvelgiant į regiono parametrus. Atkreipkite dėmesį, kad regresijos lygties prognozuojamos y reikšmės gali negalioti, jei jos yra už y reikšmių diapazono, naudoto lyčiai apibrėžti. Dėl šių algoritmų skirtumo, kai duomenys neapibrėžti ir linijiški, rezultatai gali skirtis. Pavyzdžiui, jei argumento žinomi y duomenų taškai lygūs 0, o argumento žinomi x duomenų taškai lygūs 1: Funkcijos LINEST grąžinama reikšmė lygi 0.
Įprastas mažiausių kvadratų metodas yra baltoji formulė. Mažiausių kvadratų metodas „Excel“
Funkcijos LINEST algoritmas skirtas tinkamiems linijiškų duomenų rezultatams grąžinti ir tokiu atveju galima rasti mažiausiai vieną atsakymą. Funkcijų nuolydžio ir ašyje algoritmas skirtas ieškoti tik vieno atsakymo ir šiuo atveju gali būti daugiau nei vienas atsakymas.
Kad formulės rodytų rezultatus, jas pažymėkite, paspauskite F2 ir spauskite Enter.
Jeigu reikia, pakoreguokite langelių plotį, kad matytųsi visi duomenys. Žinomi y.
Eksperimentiniai duomenys apie kintamąsias vertes xir priepateikiami lentelėje. Padarykite piešinį. Mažiausių kvadratų LSM metodo esmė. Užduotis - surasti tiesinės priklausomybės koeficientus, kuriems priklauso dviejų kintamųjų funkcija bet ir b užima mažiausią vertę.
