10975

Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии

Лекция

Математика и математический анализ

Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии В силу случайного отбора элементов данных в выборку случайными являются также оценки и коэффициентов и теоретического уравнения регрессии. Их математические ожидания при выполнении предпосылок об отклон

Русский

2013-04-03

69.28 KB

35 чел.

Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии

В силу случайного отбора элементов данных в выборку, случайными являются также оценки  и коэффициентов и теоретического уравнения регрессии. Их математические ожидания при выполнении предпосылок об отклонении  равны соответственно . При этом оценки тем надежнее, чем меньше их разброс вокруг  и , т.е. чем меньше дисперсии  и  оценок. Очевидно, надежность полученных оценок тесно связана с дисперсией случайных отклонений . Фактически ] является дисперсией  переменной  относительно линии регрессии (дисперсией , очищенной от влияния X). Полагая все измерения равноточными, считаем, что все эти дисперсии равны между собой .

Покажем связь дисперсий коэффициентов  и  с дисперсией случайных отклонений . С этой целью представим зависимости коэффициентов  и  (формулы (11.7) и (11.8)) в виде линейных функций относительно значений зависимой переменной :

Так как   , и введя обозначение 

окончательно получим:

Аналогично:

Обозначим    , тогда окончательно получим:

Полагая, что дисперсия  постоянная и не зависит от значений , можно рассматривать  и  как некоторые постоянные. Следовательно,

Из (12.3) и (12.4) можно сделать ряд выводов.

  1.  Дисперсии  и  прямо пропорциональны дисперсии случайного отклонения .
  2.  Чем больше дисперсия независимой (объясняющей) переменной (разброс значений ), тем меньше дисперсия оценок коэффициентов.

Ввиду того, что случайные отклонения  по выборке определены быть не могут, при анализе надежности оценок коэффициентов регрессии они заменяются отклонениями  значений  переменной  от оцененной линии регрессии. Дисперсия случайных отклонений  заменяется ее несмещенной оценкой.

Тогда

В этих выражениях  – необъясненная дисперсия (мера разброса зависимой переменной относительно линии регрессии). Корень квадратный из необъясненной дисперсии, т.е. , называется стандартной ошибкой оценки (стандартной ошибкой регрессии). Стандартные отклонения случайных величин  и  называются стандартными ошибками коэффициентов регрессии.

Проверка гипотез относительно коэффициентов линейной регрессии

Эмпирическое уравнение регрессии определяется на основе конечного числа статистических данных. Поэтому коэффициенты эмпирического уравнения регрессии являются СВ, изменяющимися от выборки к выборке. При проведении статистического анализа перед исследователем зачастую возникает необходимость сравнения эмпирических коэффициентов регрессии  и  с некоторыми теоретически ожидаемыми значениями и этих коэффициентов.

Данный анализ производится в рамках статистической проверки параметрических гипотез.

Показано, что в предположении нормальности распределения  при данном значении , оценки  и являются несмещенными оценками и соответственно. Их выборочные распределения связаны с
распределением (Стьюдента), которое имеет  степени свободы.

На первом этапе анализа наиболее важной является задача установления линейной зависимости между переменными  и . С этой целью сформулируем гипотезы:

линейная зависимость отсутствует, коэффициент угла наклона прямой незначимо отличается от нуля;

линейная зависимость значительная и коэффициент угла наклона не равен нулю.

При проверке гипотезы воспользуемся  статистикой:

Аналогичным образом проверяется гипотеза о статистической значимости нулю коэффициента регрессии  (свободный член линейного уравнения равен нулю):

Интервальные оценки коэффициентов линейной регрессии

Как указывалось выше, коэффициенты регрессии  и являются нормально распределенными СВ, с соответствующими дисперсиями, т.е. . Тогда следующие статистики

имеют распределение Стьюдента с числом степеней свободы . Тогда, для построения доверительного интервала с заданной доверительной вероятностью  найдем по статистическим таблицам критические значения:

С учетом (12.10) получим:

Если разрешить неравенства в формулах (12.12) относительно неизвестных коэффициентов регрессии  и  то получим соответствующие доверительные интервалы

Которые с доверительной вероятностью  накрывают определяемые параметры (теоретические коэффициенты регрессии).

Особый интерес представляет выборочное распределение  при конкретном значении . Так как  ведет себя как СВ, распределенная по нормальному закону, для нее тоже можно построить доверительный интервал. Соответствующая статистика имеет вид:

В выражении (12.14) величина это выборочное стандартное отклонение наблюденного значения от предсказанного , равное

.  (12.15)

Т.о. формулы (12.13 – 12.15) дают возможность построить доверительные интервалы для неизвестных параметров ,  и , по оценкам  и .

Пример 1.  ЛИНЕЙНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Имеется, выборка пар чисел рост студента (сантиметры), вес (масса) (килограммы).

Задание:

  1.  Определим прямую регрессию, задающую линейный прогноз средней массы студента по его росту.
  2.  Найдем также 95% доверительный интервал для средней массы студентов, имеющих рост 178 см.

Решение

По формуле (11.8) вычислим

.

По формуле (11.7) находим  .

Т.о. прямая регрессии, оценивающая среднюю массу студента по его росту, имеет вид:

Отсюда, для роста получим . Теперь для построения доверительного интервала для средней массы по оценке  вычислим

.

Теперь по формуле (12.14) Вычислим 95% доверительный интервал:


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

51391. Подсчитать количество точек, пробелов и символов «b» в потоке данных 17.77 KB
  Алгоритм Начало Обьявление переменных ch=0 pt=0 sp=0 bi=0 Вывод списка команд Getchr=EOF вывод подсказки на экран printf vvedide chislo n; while ch=getchr=EOF до тех пор пока ch не равно EOF выполнять цикл ifch.
51393. Прямые измерения активного электрического сопротивления.(Измерения омметром, мультиметром и мостом) 1.4 MB
  Цель работы Получение навыков измерения активного электрического сопротивления далее сопротивления. Ознакомление с методами измерения активного сопротивления. Сведения необходимые для выполнения работы Перед выполнением работы повторите вопросы обработки и представления результата прямых и косвенных измерений и ознакомьтесь со следующими вопросами: Измерение электрического сопротивления постоянному току методами непосредственной оценки и сравнения с мерой.
51394. Измерение постоянного напряжения методом компенсации 978 KB
  Измерение постоянного напряжения методом компенсации Получение сведений о погрешностях измерения напряжения компенсационным методом. Устройство принцип действия и основные характеристики делителя постоянного напряжения. Компенсаторы потенциометры постоянного тока предназначены для измерения методом сравнения с мерой ЭДС напряжения и величин функционально с ними связанных.
51395. Индуктивные измерительные преобразователи. Измерение перемещения 589.46 KB
  Цель работы Ознакомление с устройством и применением индуктивного измерительного преобразователя на примере измерителя перемещения изучение метрологических характеристик измерительных преобразователей и схем их включения. В измерительной технике используются конструкции преобразователя с переменным воздушным зазором и соленоидные или плунжерные преобразователи которые и изучаются в данной работе. Это вызывает изменение магнитного сопротивления и индуктивности преобразователя L. При некоторых допущениях индуктивность преобразователя можно...
51397. Создание блок-схем с помощью MS Visio 381.5 KB
  Фигуры готовые символы включенные в поставку Visio это ключ к быстрому созданию эффективных диаграмм. Наилучшим способом создания новой диаграммы является использование шаблона файла включающего все инструменты стили параметры и фигуры которые потребуются для создания определенного типа схемы или диаграммы. Например если нужно создать блоксхему используйте шаблон Bsic Flowchrt Базовая блоксхема включающий фигуры которые представляют данные процессы решения и другие элементы. Категория шаблонов Назначение Block Digrm...