FELADAT | mateking
 

Adatelemzés 2 epizód tartalma:

Regresszió alapötlete, magyarázó változók, eredményváltozó, proxy változó, dummy változó, lineáris kétváltozós regresszió, reziduumok, reziduális szórás, korreláció, kovariancia, elaszticitás, többváltozós lineáris regressziós modell, paraméterek becslése, elaszticitás, korrelációs mátrix, kovariancia mátrix, standard lineáris modell, paraméterek intervallumbecslése, paraméterek szeparált tesztelése, t-próba, modell tesztelése, autokorreláció, nem lineáris regressziók.

A képsor tartalma
Egy strand forgalmának modellezésére két magyarázó változót használunk, a napi középhőmérsékletet ( ) illetve azt, hogy hétvége van-e vagy sem ( =0 ha nincs hétvége és =1 ha igen). Egy 12 megfigyelés alapján készített modellről az alábbiakat tudjuk: Adjuk meg a lineáris regressziós modell paramétereinek jelentését. Szignifikánsnak tekinthető-e modell alapján a napi középhőmérséklet a strand forgalmának szempontjából 10%-os szignifikanciaszinten? Adjuk meg a forgalom és a hőmérséklet kapcsolatát leíró parciális korrelációs együttható értékét. Adjuk meg a többszörös determinációs hányados értékét. Lássuk mi mondható a paraméterekről. Ez most – mint általában – csak technikai paraméter. Az 1-es magyarázó változó a hőmérséklet volt, tehát ez azt jelenti, hogy ha egy fokkal emelkedik a hőmérséklet az önmagában 12,6 gombóccal növeli átlagosan a forgalmat. Ez egy úgynevezett dummy változó volt, ami 1, ha hétvége van és 0, ha nincs. A 18 tehát azt jelenti, hogy pusztán attól, hogy hétvége van, 18 emberrel több vendég van. Lássuk a paraméter tesztelését! A tesztelés úgy zajlik, hogy nullhipotézisnek tekintjük a : feltevést, ellenhipotézisnek pedig azt, hogy : . A nullhipotézis azt állítja, hogy a modellben a paraméter szignifikánsan nulla, vagyis felesleges, annak hatása az eredményváltozóra nulla. Az ellenhipotézis ezzel szemben az, hogy vagyis a magyarázó változónak a regresszióban nem nulla hatása van. A próbafüggvény, amit használunk a t-eloszlás lesz, KÉTOLDALI KRITIKUS TARTOMÁNY : : BAL OLDALI KRITIKUS ÉRTÉK: JOBB OLDALI KRITIKUS ÉRTÉK: A szignifikanciaszint a szabadságfok v=n-k-1=12-2-1=9 tehát a kritikus értékek BAL OLDALI KRITIKUS ÉRTÉK: JOBB OLDALI KRITIKUS ÉRTÉK: Az elfogadási tartomány tehát A próbafüggvény értékek az egyes paraméterekre: A próbafüggvény a kritikus tartományba esik, vagyis elvetjük a : nullhipotézist. Ez annyit jelent, hogy 10%-os szignifikanciaszinten a regressziós modellben a hőmérsékletnek szignifikáns szerepe van. Térjünk rá a korreláció vizsgálatára. A korreláció mátrix szimmetrikus, tehát a felső üres rész ugyanaz, mint az alsó, vagyis vagy tehát ha például valaki egy képletben nem -t hanem -et lát, akkor semmi ok az aggodalomra, ezek ugyanazok. A hőmérséklet és a forgalom közötti korrelációs együttható értéke ebben azonban benne van a másik magyarázó változó hatása is. Ettől a hatástól megtisztítva lesz belőle parciális korrelációs együttható, amit azokban az esetekben, amikor a magyarázó változók száma kettő, így is számolhatunk: A tényleges kapcsolat a hőmérséklet és a forgalom között tehát valamivel gyengébb, mint az alapján feltételezett. Végül lássuk a determinációs hányadost, ami a modell magyarázó erejét adja meg. Ha a magyarázó változók száma kettő,
Itt jön egy fantasztikus
Adatelemzés 2 epizód.
Most rajtad a sor: kezdd el megoldani az epizódban található feladatot és csak az ellenőrzéshez lépkedj.
Megmutatjuk, hogyan működik az oldal.
Egy lépésre vagy attól, hogy a matek melléd álljon és ne eléd.
  • A mateking miatt sikerült az érettségi és az összes egyetemi matekos tárgyam.

    Míra, 21
  • Értelmes, szórakoztató, minden pénzt megér.

    Tibor, 23
  • Felsőbb éves egyetemisták ajánlották, "kötelező" címszóval.
    Ricsi, 19
  • Sokkal jobb, mint bármelyik egyetemi előadásom.

    Dani, 20
BelépekvagyRegisztrálok Back arrow Ugrás az
összeshez
Hurrá, itt már nincs következő!