![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Выполнение корреляционно-регрессионного анализа с помощью компьютера
Корреляционно-регрессионный анализ можно осуществить, использую табличный процессор Excel или программный комплекс Statistica. Поскольку Excel находит более широкое применение, то будем работать именно с ним. Следует уточнить, что в Excel линии регрессии называются линиями тренда. Анализ осуществляем в следующей последовательности: 1) создаем новую книгу Excel. Вводим заголовок зависимости и исходные данные, приведенные в таблице 1; 2) создаем (с помощью Мастера диаграмм) поле корреляции – диаграмму рассеяния или разброса; 3) на поле корреляции наносим возможные линии регрессии (линии тренда). Для этого, открыв контекстное меню на поле корреляции, выбираем команду «Добавить линию тренда». При этом в диалоговом окне на вкладке «Тип» будут показаны возможные типы линий тренда. Поочередно наносим их на поле корреляции, в т.ч.: линейную (рисунок 4), логарифмическую (рисунок 5), полиноминальную (рисунок 6), степенную (рисунок 7), экспоненциальную (рисунок 8). При этом каждый раз на вкладке «Параметры» задаем размещение уравнения и значение достоверности аппроксимации ( Рисунок 4 – Линейная линия тренда Рисунок 5 – Логарифмическая линия тренда Рисунок 6 – Полиноминальная линия тренда Рисунок 7 – Степенная линия тренда Рисунок 8 – Экспоненциальная линия тренда Таблица 7 - Сравнение полученных уравнений регрессии
4) Находим линию тренда, имеющую наибольшее значение достоверности аппроксимации – линейную (
|