Критерии значимости коэффициентов

Критерии значимости коэффициентов  [c.260]

Определив значения темпа прироста параметров по каждому из рассматриваемых критериев, рассчитаем коэффициент значимости последнего путем  [c.16]


Значимость коэффициента корреляции может быть оценена с помощью /-критерия Стьюдента. Алгоритм расчета этого критерия при линейной однофакторной связи такой  [c.76]

Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (а и Ь) также может быть установлена с помощью /-критерия Стьюдента. Кроме того, адекватность однофакторной регрессионной модели можно оценить с помощью F-критерия Фишера, алгоритм которого выглядит таким образом  [c.76]

Значимость коэффициентов корреляции проверяется по критерию Стьюдента  [c.148]

Зная коэффициент корреляции, можно оценивать значимость коэффициента регрессии а,. Эта оценка осуществляется также посредством /-критерия Стьюдента  [c.324]

После построения уравнения регрессии необходимо сделать проверку его значимости с помощью специальных критериев установить, не является ли полученная зависимость, выраженная уравнением регрессии, случайной, т.е. можно ли ее использовать в прогнозных целях и для факторного анализа. В статистике разработаны методики строгой проверки значимости коэффициентов регрессии с помощью дисперсионного анализа и расчета специальных критериев (например, F-критерия). Нестрогая проверка может быть выполнена путем расчета среднего относительного линейного отклонения (ё), называемого средней ошибкой аппроксимации  [c.123]


Если известен коэффициент детерминации Л2, то критерий значимости (3.43) уравнения регрессии или самого коэффициента детерминации может быть записан в виде  [c.75]

Если известен коэффициент детерминации R2, то критерий значимости (4.32) уравнения регрессии может быть записан в виде  [c.104]

Эти уравнения отличаются только свободным членом, а соответствующие линии регрессии параллельны (см. рис. 5.2). Полученное уравнение множественной регрессии (5.8) по-прежнему значимо по. F-критерию. Однако коэффициент регрессии а при фиктивной переменной Z незначим по /-критерию  [c.121]

Используя пошаговую процедуру отбора наиболее информативных объясняющих переменных, определить подходящую регрессионную модель, исключив при этом мультиколлинеарность. Оценить значимость коэффициентов регрессии полученной модели по f-критерию.  [c.131]

Блок 5 — оценка значимости коэффициентов регрессий по величине -критерия Стьюдента. Расчетные значения ta сравниваются с допустимым значением  [c.176]

Блок 5 — оценка значимости коэффициентов регрессий по величине -критерия. Расчетные значения t0n сравниваются с допустимым значением 4,/, которое определяется по таблицам t — распределения для заданной вероятности ошибок (а) и числа степеней свободы (/) [3].  [c.48]

Статистический анализ уравнения показал, что оно значимо фактическое значение -критерия равно 3,74 при табличном 1,44 (для 5% уровня значимости). Коэффициент множественной корреляции равен 0,866. Проверка по -критерию показала, что коэффициент множественной корреляции значим (tK = 27,3 при табличном значении 1,96). Коэффициент множественной детерминации, равный 0,75, показывает, что вариация выработки, объясняемая рассматриваемыми факторами, составляет 75%.  [c.193]


Дальнейший статистический анализ касается проверки значимости коэффициентов регрессии. Для этого находим значение -критерия для коэффициентов регрессии. В результате их сравнения определяется наименьший по величине -критерий. Фактор, коэффициенту которого соответствует наименьший -критерий, исключается из дальнейшего анализа.  [c.193]

Оцените значимость коэффициента регрессии через f-критерий Стьюдента.  [c.36]

Оценка значимости коэффициентов чистой регрессии с помощью /-критерия Стьюдента сводится к вычислению значения  [c.53]

Оценить с помощью r-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов при переменных хх и х2 множественного уравнения регрессии.  [c.61]

Оценка с помощью f-критерия Стьюдента значимости коэффициентов Ь и Ъг связана с сопоставлением их значений с величиной их случайных ошибок т й] и т . Расчет значений случайных ошибок достаточно сложен и трудоёмок. Поэтому предлагается более простой способ расчет значения -критерия Стьюдента для коэффициентов регрессии линейного уравнения как квадратного корня из соответствующего частного F-критерия Фишера  [c.64]

Пример. Применим частный. F-критерий для оценки значимости коэффициентов регрессии в уравнении множественной регрессии, описывающей зависимость объема продукции у от затрат труда хх и технической оснащенности производства х2  [c.132]

Частный /-критерий оценивает значимость коэффициентов чистой регрессии. Зная величину Fx., можно определить и /-критерий для коэффициента регрессии при /-м факторе, tbj, a  [c.135]

Оценка значимости коэффициентов чистой регрессии по /-критерию Стьюдента может быть проведена и без расчета частных F-критериев. В этом случае, как и в парной регрессии, для каждого фактора используется формула  [c.136]

Величина /"-критерия, оценивая значимость уравнения регрессии в целом, характеризует одновременно и значимость коэффициента (индекса) множественной корреляции. Вместе с тем оценку существенности коэффициента множественной корреляции можно дать и через сравнение скорректированного коэффициента корреляции с его табличным значением при соответствующем уровне вероятности и числе степеней свободы п — т — 1. Так, при п = 30 и т = 2 фактическое значение R должно превышать 0,368 при 5 %-ном уровне значимости, чтобы можно было считать его значение отличным от нуля с вероятностью 0,95.  [c.139]

Другим известным приемом является вычеркивание связей в чрезмерно связанном графе с целью изучения поведения системы и ее элементов в новых условиях. Устойчивость системы может означать верность гипотезы. Решение об уничтожении той или иной связи модели может быть принято или на основании критерия статистической значимости, или на основании произвольно установленного порогового критерия величины коэффициента причинного влияния. Проверкой правильности гипотез и корректности модели должно служить ее подтверждение при испытаниях на контрольных данных.  [c.223]

Значимость коэффициентов регрессии проверяют по /-критерию. Статистику  [c.112]

Значимость коэффициентов частной корреляции и доверительный интервал вычисляются так же, как и для коэффициентов парной корреляции, но число степеней свободы для критерия ta.k принимается равным k = (п — 2) — р — 1, где (р — 1) — порядок частного коэффициента парной корреляции.  [c.116]

Статистическая оценка значимости коэффициентов регрессии имеет своей целью исключить из математической модели второстепенные факторы, оказывающие незначительное влияние на функцию отклика. Здесь используется критерий Стьюдента.  [c.176]

Оценка значимости коэффициента конкордации производится по критерию согласия х2 ( хи-квадрат ), который подчиняется распределению с числом степени свободы п - 1. В нашем примере число степени свободы равно /1-1=6-1=5.  [c.125]

Все полученные модели оказались адекватными по критерию Фишера, имеют значимые коэффициенты. Напомним адекватность моделей — это необходимое условие их применения взамен усредненного значения функции значимыми коэффициенты признаются, если их ошибки не превосходят половины их значения коэффициент детерминации показывает степень объяснения моделью описываемого явления.  [c.93]

Подставив все требуемые величины в формулу для расчета коэффициента конкордации, получим W= 0,466. Значимость коэффициента конкордации проверяют с помощью статистического критерия х1 ( хи-квадрат ), некоторые значения которого приведены в табл. 7.7.  [c.150]

Таким образом, статистическая значимость коэффициентов измеряется степенью вариации вокруг оценочного значения. Так как ошибки (или остатки) по предположению нормально распределены, то среднее квадратическое отклонение ошибок используется для измерения этой вариации. Эти средние квадра-тические отклонения известны как стандартные ошибки коэффициентов. Для определения степени значимости коэффициентов мы используем r-критерии. Чтобы их определить, необходимо знать  [c.272]

Поскольку в изложенном выше примере 47 степеней свободы, то при уровне доверительной вероятности 95% значение /-критерия должно быть больше 2,02, а при уровне доверительной вероятности 99% потребовалось бы, чтобы /-критерий был больше для обеспечения значимости коэффициентов регрессий 2,70. Таким образом, в приведенном выше примере постоянный коэффициент и переменная Х не будут значимо отличаться от нуля, но две другие переменные значимы при уровне вероятности 95%, a Xi значима и при уровне доверительной вероятности 99%.  [c.284]

Мы же отмечали, говоря о различных алгоритмах решения многокритериальных задач, что они фактически отличаются друг от друга формой вопросов, задаваемых ЛПР. Очень часто пытаются сформулировать эти вопросы таким образом, чтобы ЛПР указало относительные веса (коэффициенты важности или значимости) отдельных критериев, а затем строят так называемую свертку критериев, т.е. за интегральный показатель качества альтернативы принимают сумму отдельных критериев с коэффициентами важности.  [c.87]

Оценки коэффициента становятся очень чувствительными к выборочным наблюдениям. Небольшое увеличение объема выборки может привести к очень сильным сдвигам в значениях оценок. Кроме того, стандартные ошибки оценок входят в формулы критерия значимости, поэтому применение самих критериев становится  [c.151]

Если (п-т- ), то есть число степеней свободы, достаточно велико (не менее 8-10), то при 5%-ном уровне значимости и двусторонней альтернативной гипотезе критическое значение f-статистики приблизительно равно двум. Здесь, как и в случае парной регрессии, можно приближенно считать оценку незначимой, если /-статистика по модулю меньше единицы, и весьма надежной, если модуль t-статистики больше трех. Другие критерии качества полученного уравнения регрессии будут рассмотрены в следующей главе. Там же будут приведены и примеры статистического анализа значимости коэффициентов множественной линейной регрессии.  [c.309]

Для определения значимости коэффициента корреляции между изучаемыми показателями в случае малой выборки исходных статистических данных целесообразно использовать t-критерий Стьюдента.  [c.130]

Существующие программы для ЭВМ включают, как правило, несколько наиболее распространенных критериев. Для оценки значимости коэффициента парной корреляции рассчитывают стандартную ошибку коэффициента корреляции  [c.138]

Коэффициенты SEB Т статистика Критерий значимости Т  [c.53]

Затем проверялась значимость коэффициентов регрессии, для чега находились значения -критерия, которые сравнивались с табличным значением -критерия при 5%-ном уровне значимости.  [c.89]

Кроме проверки значимости всей модели, необходимо провести проверки значимости коэффициентов регрессии по /-критерию Стюдента. Минимальное значение коэффициента регрессии Ьг должно соответствовать условию bifob- t, где bi — значение коэффициента уравнения регрессии в натуральном масштабе при i-ц факторном признаке аь. — средняя квадратическая ошибка каждого коэффициента.  [c.181]

Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стъюдента и доверительные интервалы каждого из показателей. Выдвигается гипотеза Но о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью f-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки  [c.8]

Проверка значимости коэффициентов автокорреляции проводится при помощи критерия стандартной ошибки и Q-критерия Бокса— Пирса. Два критерия предлагаются потому, что существуют два подхода к проверке наличия автокорреляции. При первом подходе подразумевается использование критерия стандартной ошибки, проверяются коэффициенты автокорреляции каждого порядка отдельно, чтобы выявить, какие из них значимы. Второй подход использует 0-критерий Бокса— Пирса для того, чтобы проверить на значимость все множество коэф-фициешиь как группу.  [c.329]

Основным этапом исследования эффективности рекламы банка является проведение корреляционного анализа взаимосвязи финансовых параметров с параметрами, характеризующими рекламу. Для определения корреляции БравеПирсона принимается предположение о двумерном нормальном распределении генеральной совокупности, из которой получены экспериментальные данные. Это предположение может быть проверено с помощью соответствующих критериев значимости. Для вычисления коэффициента корреляции достаточно принять предположение о линейности связи между случайными величинами, и вычисленный коэффициент корреляции будет мерой этой линейной связи.  [c.235]

Смотреть страницы где упоминается термин Критерии значимости коэффициентов

: [c.80]    [c.156]    [c.290]    [c.348]