Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Решение. 1. Введите данные наблюдений в диапазон А1:С30 рабочей таблицы Excel. ⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3
1. Введите данные наблюдений в диапазон А1: С30 рабочей таблицы Excel. 2. В пункте меню Сервис выберите строку Анализ данных и далее укажите курсором мыши на строку Регрессия. Нажмите кнопку ОК. 3. В появившемся диалоговом окне задаем Входной интервал Y. Для этого наведите указатель мыши на верхнюю ячейку столбца зависимых данных (С2), нажмите левую кнопку мыши и, не отпуская ее, протяните указатель мыши к нижней ячейке (С30), затем отпустите левую кнопку мыши. (Обратите внимание, что зависимые данные — это те данные, которые предполагается вычислять). 4. Так же укажите Входной интервал X, то есть введите ссылку на диапазон независимых данных А2: В30. (Независимые данные — это те данные, которые будут измеряться или наблюдаться). 5. Установите флажок в поле График подбора. 6. Далее укажите выходной диапазон. Для этого поставьте переключатель в положение Выходной интервал (наведите указатель мыши и щелкните левой кнопкой), затем наведите указатель мыши на правое поле ввода Выходной интервал и, щелкнув левой кнопкой мыши, указатель мышинаведите на левую верхнюю ячейку выходного диапазона (D1). Щелкните левой кнопкой мыши. Нажмите кнопку ОК. 7. В выходном диапазоне появятся результаты регрессионного анализа и графики предсказанных точек (рис. 6.25). Рис. 6.25. Графики расположения фактических и предсказанных точек (пример б.16) Интерпретация результатов. В таблице Дисперсионный анализ оценивается достоверность полученной модели по уровню значимости критерия Фишера (строка Регрессия, столбец Значимость F, в примере — 1, 4Е—09 (1, 4*10-9), то есть р< < 0, 05 и модель значима) и степень описания моделью процесса — R-квадрат (вторая строка сверху в таблице Регрессионная статистика, в примере R-квадрат = 0, 89). Поскольку R-квадрат > 0, 8, можно говорить о довольно высокой точности аппроксимации (модель хорошо описывает зависимость заболеваемости от содержания углекислого газа и запыленности воздуха (рис. 6.25)). Далее необходимо определить значения коэффициентов модели. Они определяются из таблицы в столбце Коэффициенты — в строке Y-пересечение приводится свободный член а0 = 682; в строках соответствующих переменных приводятся значения коэффициентов при этих переменных а1 = 91 и а2 = 275. В столбце р-значение приводится достоверность отличия соответствующих коэффициентов от нуля. Вес коэффициенты значимы, то есть p < 0, 05, и коэффициенты могут считаться не равными нулю. Поэтому выражение для определения уровня заболеваемости органов дыхания в зависимости от содержания углекислого газа и пыли в воздухе будет иметь вид: Y=682 + 91*Х1 + 275*Х2.
|