HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA THAM SỐ

Chia sẻ: Huỳnh Văn Đô | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

1.043
lượt xem 201
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong phương trình hồi quy tuyến tính đa tham số ,biến số Y có liên quan đến k biến số độc lập. Phương trình tổng quát: Y(x0,x1,…xk) =B0+B1X1+…+BkXk. Trắc nghiệm thống kê: Đối với một phương trình hồi quy ý nghĩa thống kê của các hệ số Bi được đánh giá bằng trắc nghiệm t (phân phối student) trong khi tính chất thích hợp của phương trình được đánh giá bằng trắc nghiệm F (phân phối Fisher) ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA THAM SỐ

HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA THAM SỐ Trong phương trình hồi quy tuyến tính đa tham số ,biến số Y có liên quan đến k biến số độc lập. Phương trình tổng quát: Y(x0,x1,…xk) =B0+B1X1+…+BkXk Bảng ANOVA Nguồn sai số Bậc tự do Tổng số bình Bình phương Giá trị thống kê phương trung bình Hồi quy k SSR MSR=SSR/k F=MSR/MSE Sai số N-k-1 SSE MSE=SSE/(N-k-1) Tổng cộng N-1 SST=SSR+SSE • Giá trị thống kê: • Giá trị R-bình phương • Giá trị R2-được hiệu chỉnh • R2= =Kf/((N-k-1)+Kf) (R2>=0,81 là khá tốt) • Giá trị R2 được hiệu chỉnh • Rii2= = R2- • Độ lệch chuẩn • S= (S=
Bậc tự do của giá trị t: =N-k-1 t= -trong trắc nghiệm F: H2:phương trình hồi quy không thích hợp H3:phương trình hồi quy thích hợp với ít nhất vài βi Bậc tự do của giá trị F:v1=1;vv=N-k-1 • Áp dụng MS-EXCEL Nhập dữ liệu vào bảng tính Dữ liệu nhất thiết phải nhập theo cột • Nhấn lần lượt đơn lệnh Tools và lệnh Data analysis • Chọn chương trình Regression trong hộp thoại Data Analysis rồi nhấp OK • Trong hộp thoại Regression lần lượt ấn định các chi tiết : -Phạm vi của biến cố Y(Input Y range) - Phạm vi của biến cố X (Input X range) -Nhãn dử liệu (labels) -Mức tin cậy(confidence level)
-Tọa độ đầu ra(output range) Phương trình hồi quy : Yx1=2,73+0,04X1
Dựa vào bảng ANOVA tren ta tính được R2 và S theo công thức đã nêu ở trên. R2 = 0,97 ; S = 0,33 • Trong trắc nghiệm t: t0 = 2,19 < t0,05 = 2,365  Chấp nhận giả thuyết H0 t1 = 1,38 < t0,05  chấp nhận giả thuyết H0 • Trong trắc nghiệm F: F=1,904917
R2 = 0,76 ; S = 0,99 • Trong trắc nghiệm t: t0 = 3,418 < t0,05 = 2,365  Bác bỏ giả thuyết H0 t1 = 4,757 < t0,05  Bác bỏ giả thuyết H0 • Trong trắc nghiệm F : F=22,63086 < F0,05 =5,59 • Bác bỏ giả thuyết H2 • Vậy cả hai hệ số của phương trình hồi quy đều có ý nghĩa thống kê. • Kết luận:Yếu tố nhiệt độ có liên quan tuyến tính với hiệu suất của phản ứng tổng hợp Phương trình hồi quy : Yx1,x2=-12,7+0,04X1+0,13X2
R2 = 0,97; S = 0,33 • Trong trắc nghiệm t : t0 = 11,528 < t0,05 = 2,365  Bác bỏ giả thuyết H0 t1 = 7,583 < t0,05  Bác bỏ giả thuyết H0 t2 = 14,328 > t0,05  Bác bỏ giả thyết H0 • Trong trắc nghiệm F : F=131,392 >F0,05 =5,14 • Bác bỏ giả thuyết H2 • Vậy cả hai hệ số của phương trình hồi quy đều có ý nghĩa thống kê.Nói một cách khác,phương trình hồi quy này thích hợp. • Kết luận:Hiệu suất của phản ứng tổng hợp có liên quan tuyến tính với cả hai yếu tố là thời gian và nhiệt độ.