![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Отчет о работе №2.
Отчет о работе должен содержать следующие результаты: · таблицы исходных данных и данных, полученных в результате преобразования, · графики на вероятностной бумаге с выделенными аномальными наблюдениями и те же графики после удаления аномальных наблюдений, · графики диаграмм рассеяния, с выводами по каждому графику, · предположения о типе функции связи между переменными, сделанные по результатам работы. 3. Лабораторная работа №3. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. Цель работы: По результатам наблюдений над несколькими переменными построить модель множественной линейной регрессии и показать ее адекватность данным наблюдений. Задание. Выполнить первичный статистический анализ данных наблюдений. На этом этапе выполнить визуальный (по графикам) анализ данных с целью выявления и исключения аномальных наблюдений. Рассчитать основные статистические характеристики и корреляционную матрицу. Построить и исследовать модель множественной регрессии. Исследовать значимость различных переменных, включаемых в модель и характер зависимости (линейный или нелинейный) между переменными путем включения в модель квадратов переменных и, при необходимости, более высокие степени переменных. Выбрать среди различных вариантов модели наилучшую и обосновать свой выбор. Доказать адекватность построенной модели. Для этого выполнить анализ остатков модели, включающий проверку предположений об их нормальном распределении, независимости друг от друга и значений переменных, как наблюдаемых, так и предсказанных по модели. Оценить качество предсказания по диаграмме рассеяния. Провести дисперсионный анализ остатков модели и рассчитать статистику Дарбина-Уотсона. Сделать выводы по полученным результатам. Если построенная модель не соответствует данным наблюдений, найти причину этого несоответствия, устранить ее, построить новую модель и доказать ее адекватность. Исходные данные выбираются соответственно номеру варианта в табличном виде или в файле с именем Var3 i. sta(где i - номер варианта) в директории Var_kur5 для версии 5.0 или директории Var_kur4 для предыдущих версий. Указания по выполнению работы. Для выполнения данной работы необходимо при обращении к системе STATISTICA выбрать модуль Multiple Regression путем переключения на этот модуль на стартовой панели, которая появляется при загрузке системы или с помощью функции Startup Panel в меню Analysis.
|