Разлика между версии на „Допускания при регресионния модел“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
 
Ред 1: Ред 1:
 
'''Регресионният модел се извежда на базата на няколко допускания.'''  
 
'''Регресионният модел се извежда на базата на няколко допускания.'''  
 
==Същност==
 
==Същност==
−
Някои от допусканията се изпълняват в действителност, докато други не. Съществува зависимост, че колкото повече от допусканията са изпълненини, толкова повече можем да се доверим на резултатите от анализа. Наричаме един регресионен модел ''адекватен'', ако няма [[алтернативен]], описващ действителността по-добре. При регресионния модел се прилага принципът на Окам, според който най-простото обяснение е и най-вярно, докато не се намери някое по-сложно, което го опровергава. Едни от по-важните допускания са:
+
Някои от допусканията се изпълняват в действителност, докато други не. Съществува зависимост, че колкото повече от допусканията са изпълненини, толкова повече можем да се доверим на резултатите от анализа. Наричаме един регресионен модел ''адекватен'', ако няма [[алтернатива|алтернативен]], описващ действителността по-добре. При регресионния модел се прилага принципът на Окам, според който най-простото обяснение е и най-вярно, докато не се намери някое по-сложно, което го опровергава. Едни от по-важните допускания са:
  
 
* ''х'' и ''y'' са непрекъснати случайни величини, представляващи силните скали;
 
* ''х'' и ''y'' са непрекъснати случайни величини, представляващи силните скали;
 
* Корелационната зависимост между ''x'' и ''y'' е линейна;
 
* Корелационната зависимост между ''x'' и ''y'' е линейна;
−
* Грешките ''s'' са некорелирани нормално разпределени величини, които имат случаен характер, с нулево математическо очакване и еднакви [[дисперсии]] за всяко ''x''.
+
* Грешките ''s'' са некорелирани нормално разпределени величини, които имат случаен характер, с нулево математическо очакване и еднакви [[дисперсия|дисперсии]] за всяко ''x''.
  
 
==Вижте още==
 
==Вижте още==

Текуща версия към 15:56, 25 март 2014

Регресионният модел се извежда на базата на няколко допускания.

Същност

Някои от допусканията се изпълняват в действителност, докато други не. Съществува зависимост, че колкото повече от допусканията са изпълненини, толкова повече можем да се доверим на резултатите от анализа. Наричаме един регресионен модел адекватен, ако няма алтернативен, описващ действителността по-добре. При регресионния модел се прилага принципът на Окам, според който най-простото обяснение е и най-вярно, докато не се намери някое по-сложно, което го опровергава. Едни от по-важните допускания са:

  • х и y са непрекъснати случайни величини, представляващи силните скали;
  • Корелационната зависимост между x и y е линейна;
  • Грешките s са некорелирани нормално разпределени величини, които имат случаен характер, с нулево математическо очакване и еднакви дисперсии за всяко x.

Вижте още

Източници

  • Берк, Ричард А.:. регресионен анализ конструктивна критика. Sage. DOI : 10.1177/0734016807304871
  • Kaw, Autar; Калу, Egwu (2008 г.). "Числени методи с приложения", Глава 6 се занимава с линейна и нелинейна регресия.
  • Дрейпър, НП "и Смит, Х. Приложни Анализ Уайли Серия регресия в Вероятности и статистика (1998 г.)
  • Pedhazur, Elazar J (1982). Множествена регресия в поведението изследвания Обяснение и прогнозиране (2-ро изд.). Ню Йорк: Холт, Rinehart и Уинстън. ISBN 0-03-041760-0

Външни препратки

Взето от „https://wiki.basaga.org/index.php?title=Допускания_при_регресионния_модел&oldid=13154“.