Читайте также:
|
Требования к оформлению лабораторной работы
Отчет о лабораторной работе должен содержать:
1. На стандартном титульном листе должны быть указаны: номер и тема лабораторной работы, фамилия, имя и номер варианта задания.
2. Описание задания (цель).
3. Описание решения лабораторной работы (по этапам).
4. Вычисления производятся с точностью до 0,001, а проценты – до 0,01. Единицы измерения и их обозначения должны соответствовать общепринятым.
5. Страницы работы необходимо пронумеровать.
6. Замена варианта студентом запрещается. Вариант соответствует списочному номеру в журнале группы.
7. После получения прорецензированной работы студент должен исправить все отмеченные ошибки и недочеты, внести необходимые дополнения. В случае незачета контрольной работы все задания выполняются заново.
8. При защите лабораторной работы, необходимо знать ответы на контрольные вопросы.
Контрольные вопросы:
1. Что понимается под множественной регрессией?
2. Какие задачи решаются при построении уравнения регрессии?
3. Какие задачи решаются при спецификации модели?
4. Какие требования предъявляются к факторам, включаемым в уравнение регрессии?
5. Что понимается под коллинеарностью и мультиколлинеарностью факторов?
6. Как проверяется наличие коллинеарности и мультиколлинеарности?
7. Какие подходы применяются для преодоления межфакторной корреляции?
8. Какие функции чаще используются для построения уравнения множественной регрессии?
9. Какой вид имеет система нормальных уравнений метода наименьших квадратов в случае линейной регрессии?
10. По какой формуле вычисляется индекс множественной корреляции?
11. Как вычисляются индекс множественной детерминации и скорректированный индекс множественной детерминации?
12. Что означает низкое значение коэффициента (индекса) множественной корреляции?
13. Как проверяется значимость уравнения регрессии и отдельных коэффициентов?
14. Как строятся частные уравнения регрессии?
15. Как вычисляются средние частные коэффициенты эластичности?
16. Что такое стандартизированные переменные?
17. Какой вид имеет уравнение линейной регрессии в стандартизированном масштабе?
18. Как оценивается информативность (значимость) факторов?
19. Как вычисляются частные коэффициенты корреляции?
20. Опишите процедуру метода исключения переменных с использованием частных коэффициентов корреляции.
21. Что понимается под гомоскедастичностью?
22. Как проверяется гипотеза о гомоскедастичности ряда остатков?
Методические рекомендации по теме
«Множественная регрессия и корреляция»
Общие положения
Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми переменными: y = f (x1,x2,...,xp), где у – зависимая переменная (результативный признак); х1,х2,…,хp – независимые переменные (факторы).
Множественная регрессия применяется в ситуациях, когда из множества факторов, влияющих на результативный признак, нельзя выделить один доминирующий фактор и необходимо учитывать влияние нескольких факторов.
Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.
Постановка задачи множественной регрессии. По имеющимся данным n наблюдений за совместным изменением n +1 параметра y и xj и ((yi, xji); j =1,2,..., p; i =1,2,..., n) необходимо определить аналитическую зависимость 
=f(x1,x2,...,xp), наилучшим образом описывающую данные наблюдений.
Как и в случае парной регрессии, построение уравнения множественной регрессии осуществляется в два этапа:
– спецификация модели;
– оценка параметров выбранной модели.
Спецификация модели включает в себя решение двух задач:
– отбор p факторов xj, наиболее влияющих на величину y;
– выбор вида уравнения регрессии =f(x1,x2,...,xp).
Дата добавления: 2015-09-11; просмотров: 78 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |