Похожие презентации:
Множественная регрессия и корреляция
1. Тема 3. Множественная регрессия и корреляция
2. План
3.1. Основные гипотезы3.2. Парная и частная корреляция
3.3. Множественный коэффициент
корреляции и множественный
коэффициент детерминации
3.4. Проверка гипотез
3. Модель множественной линейной регрессии
Y 0 1 X 1 2 X 2k 1 X k 1 k Х k
4. Уравнение множественной линейной регрессии
yˆ x b0 b1 x1 b2 x2bk 1 x k 1 bk x k
5. Парные коэффициенты корреляции
ryx1 , ryx2 , ... ryxk6. Частные коэффициенты корреляции
ryx1 x2ryx1 ryx2 rx1x2
2
2
(1 ryx2 ) (1 rx1x2 )
7.
ryx2 x1rx1x2 y
ryx2 ryx1 rx1x2
2
2
(1 ryx1 ) (1 rx1x2 )
rx1x2 ryx1 ryx2
2
2
(1 ryx1 ) (1 ryx2 )
8. Парные коэффициенты корреляции
ryx1 0,75ryx2 0,8
rx1x2 0,9
9. Частные коэффициенты корреляции
ryx1 x2ryx2 x1
0,75 0,8 0,9
(1 0,8 ) (1 0,9 )
2
2
0,115
0,8 0,75 0,9
(1 0,75 ) (1 0,9 )
2
2
0,434
10. Частные коэффициенты корреляции
ryx1 x2ryx1 x2 ,x3
ryx1 x2 , x3 , x4
ryx1 x2 , x3 ,..., xk 1
1-го порядка
2-го порядка
3-го порядка
k-го порядка
11.
ryx ( x x ...x )i 12
k
ryx ( x x ...x
i 12
1 r
k 1 )
ryx ( x x ...x ) rx x ( x x ...x
k 12
2
yxk ( x1 x2 ... xk 1 )
k 1
1 r
i k 12
k 1 )
2
xi xk ( x1 x2 ... xk 1 )
12. Проверка статистической значимости частного коэффициента корреляции
Сформулируем гипотезыH 0 : yxi ( x1x2 ... xk ) 0
H1 : yxi ( x1x2 ... xk ) 0
13.
Устанавливаем уровеньзначимости α