Выполнение множественного регрессионного анализа

Как и раньше, коэффициент а представляет собой отрезок, отсекаемый на оси OY, но коэффициенты Ь являются теперь частными коэффициентами регрессии. Здесь мы используем на основании метода наименьших критерий, который оценивает параметры таким образом, чтобы минимизировать суммарную ошибку Этот процесс также максимизирует корреляцию между фактическими значениями У и предсказанными значениями У. Все предпосылки, которые используются в парной регрессии, применимы и для множественной регрессии. Мы дадим нескольким статистикам, а затем опишем процедуру выполнения множественного регрессионного анализа [15].  [c.660]


ВЫПОЛНЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОГО РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА  [c.661]

Стадии, входящие в процедуру выполнения множественного регрессионного анализа, аналогичны рассмотренным для двумерного регрессионного анализа. При обсуждении мы обратим особое внимание на частные регрессии, тесноту связи, проверку значимости и анализ остаточных членов.  [c.661]

В ходе реализации проекта "Выбор универмага" маркетологи использовали множественный регрессионный анализ для разработки модели, объясняющий выбор того или иного кон-1 универмага, исходя из его оценки респондентами по восьми критериям. Зависимой переменной в данном случае служило предпочтение, отдаваемое каждому универмагу. В качестве независимых переменных выбраны оценки каждого магазина по следующим параметрам качество товаров их разнообразие и ассортимент условия обмена и возврата проданных товаров услуги продавцов цены удобное расположения планировка универмага условия предоставления кредита и выполнения расчетов за покупки. Анализ показал, что  [c.640]


В ходе корреляционно-регрессионного анализа производят выбор вида уравнения регрессии, определяют его параметры — коэффициенты регрессии, оценивают существенность влияния количественных факторов на время выполнения элемента операции и тесноту связи между ними, а также адекватность уравнения регрессии. На печать выдаются следующие результаты коэффициенты уравнения регрессии коэффициент множественной корреляции R.  [c.332]

Программа REG является общей для выполнения регрессионного анализа, которая подходит для парных и множественных регрессионных моделей при использовании метода наименьших квадратов. Она позволяет вычислить все соответствующие статистики и построить график расположения остаточных членов. Могут быть реализованы ступенчатые методы. Метод рекомендуют для регрессии в случае некорректных данных, Программа использует метод наименьших квадратов для подгонки общих линейных моделей, ее также можно использовать для регрессионного анализа. С помощью программы NLIN вычисляют параметры нелинейных моделей, используя методы наименьших тов или взвешенных наименьших квадратов.  [c.675]

Эта глава посвященаанализу. В начале главы мы установим его связь с регрессионным (глава 17) и дисперсионным (глава 18) анализом. Опишем модель и процедуру выполнения дискриминантного анализа, отметив такие стадии формулировка проблемы, вычисление коэффициентов дискриминантной функции, определение значимости, интерпретация и проверка результатов. Данная процедура проиллюстрирована на примере ного анализа для двух групп. Рассмотрен пример множественного дискриминантного анализа (для трех групп). Кроме того, мы изучим пошаговый дискриминантный анализ.  [c.685]


Смотреть страницы где упоминается термин Выполнение множественного регрессионного анализа

: [c.87]    [c.676]