Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Синтаксис. ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)
|
|
ЛИНЕЙН (известные_значения_y; известные_значения_x; конст; статистика)
Известные_значения_y — множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.
Известные_значения_x — необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.
Если известные_значения_x опущены, то предполагается, что это массив {1; 2; 3;...} такого же размера, как и известные_значения_y.
Конст — логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.
Если конст имеет значение ИСТИНА или опущено, то b вычисляется обычным образом.
Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0 и значения m подбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.
Статистика — логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.
Если аргумент статистика имеет значение ИСТИНА, то функция ЛИНЕЙН возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид: {mn; mn-1;...; m1; b: sen; sen-1;...; se1; seb: r2; sey: F; df: ssreg; ssresid}.
Если аргумент статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущен, то функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.
Дополнительная регрессионная статистика:
| Величина | Описание |
| se1, se2,..., sen | Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1, m2,..., mn. |
| seb | Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если конст имеет значение ЛОЖЬ). |
| r2 | Коэффициент детерминированности. Сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т. е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y. Для получения информации о том, как вычисляется r2, см. «Заметки» в конце данного раздела. |
| sey | Стандартная ошибка для оценки y. |
| F | F-статистика, или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет. |
| df | Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Сведения о вычислении величины df см. ниже в разделе «Замечания». Далее в примере 4 показано использование величин F и df. |
| ssreg | Регрессионная сумма квадратов. |
| ssresid | Остаточная сумма квадратов. Сведения о расчете величин ssreg и ssresid см. ниже в разделе " Замечания" данного документа. |
На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.
