8) Линейная множественная корреляция. Зависимость коэффициентов линейной множественной корреляции. Множественная регрессия.
Оценка значимости (существенности) линейного коэффициента корреляций основана на сопоставлении значения r с его средней квадратической ошибкой (σr).
Средняя ошибка коэффициента корреляции при п > 50 рассчитывается приближенно по формуле
Если при этом коэффициент корреляции r превышает свою среднюю ошибку σr больше чем в 3 раза, т.е. если
то он считается значимым, а связь реальной.
При n< 30 значимость коэффициента корреляции проверяется на основе критерия Стьюдента. Для этого рассчитывается фактическое (расчетное) значение критерия
Если tфакт>tтабл коэффициент корреляции r считается значимым, а связь — реальной.
Если tфакт<tтабл, то считается, что связь между x и у отсутствует и значение r, отличное от нуля, получено случайно.
Multiple R - коэффициент множественной корреляции, который характеризует тесноту линейной связи между зависимой и всеми независимыми переменными. Может принимать значения от 0 до 1.
R2- коэффициент детерминации. Численно выражает долю вариации зависимой переменной, объясненную с помощью регрессионного уравнения. Чем больше R2, тем большую долю вариации объясняют переменные, включенные в модель.
Например R2=0,76 - значит уравнение описывает 76% общей дисперсии модели.
- 1) Автокорреляционная функция
- 2) Анализ флуктации. Периодограмма
- 3) Временные ряды. Числовые характеристики наблюдений
- 4) Выделение периодических составляющих. Исключение регулярных циклов.
- 5) Выявление и оценка тренда
- 6) Дискретные и непрерывные распределения
- 7) Кластерный анализ. Общая теория графов.
- 8) Линейная множественная корреляция. Зависимость коэффициентов линейной множественной корреляции. Множественная регрессия.
- 9) Логнормальное распределение. Отличия. Свойства.
- 11) Метод наименьших квадратов. Корреляция.
- 14) Нормальное распределение
- 17) Построение эмпирических распределений. Выбор числа интервалов группировки.
- 21) Робастное оценивание
- 23) Сглаживание и фильтрация. Методы сглаживания. Влияние сглаживания на спектр.
- 24) События. Генеральная совокупность. Выборка.
- 25) Спектральный анализ. Цель спектрального анализа.
- 26) Статистическая гипотеза. Область отклонения гипотезы. Область принятия гипотезы.
- 27) Функция распределения и её свойства.