1 / 11

Következtető statisztika 9.

Következtető statisztika 9. Korreláció és regresszió-analízis. Két mennyiségi ismérv szorossága (Emlékeztető). A kovariancia:. Az előjele a kapcsolat irányát mutatja Nincs elvi alsó v. felső korlátja Ha a két változó független, akkor C = 0 Ha C = 0, akkor a két változó korrelálatlan

ohio
Download Presentation

Következtető statisztika 9.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Következtető statisztika9. Korreláció és regresszió-analízis ÁVF Következtető Statisztika

  2. Két mennyiségi ismérv szorossága(Emlékeztető) Akovariancia: Az előjele a kapcsolat irányát mutatja • Nincs elvi alsó v. felső korlátja • Ha a két változó független, akkor C = 0 • Ha C = 0, akkor a két változó korrelálatlan • Ha x és y között lineáris függvény-kapcsolat van, akkor egyébként Tehát C-nek ez a maximális értéke. ÁVF Következtető Statisztika 2

  3. A lineáris korrelációs együttható és értelmezése • Az előjele a kapcsolat irányát mutatja • Minél közelebb áll 1-hez ill. (-1)-hez, annál közelebb áll X és Y kapcsolata a lineáris fv-kapcsolathoz. • Ha kicsi, akkor ez • Vagy egy gyenge lineáris kapcsolat, (lineáris, de gyenge) • Vagy egy erős kapcsolat, de nem lineáris. ÁVF Következtető Statisztika 3

  4. Példa (A sör kereslete) ÁVF Következtető Statisztika

  5. ÁVF Következtető Statisztika

  6. ÁVF Következtető Statisztika

  7. A lineáris regressziós modell • Az X nem valószínűségi változó, de X és Y kapcsolata sztochasztikus. • A hibatényező, e • feltételes várható értéke 0 • Szórásnégyzete állandó (nem függ x-től) • Az ei értékek páronként korrelálatlanok A paraméterek pontbecslése A sokasági regressziós paraméterek pontbecslése a mintabeli regressziós fv megfelelő paramétere ÁVF Következtető Statisztika 7

  8. A regressziós egyenes paraméterei A regressziós becslés abszolút hibája: A b1 paraméter standard hibája: A b0 paraméter standard hibája: ÁVF Következtető Statisztika

  9. A regresszió tesztelése és a konfidencia-intervallum paraméter tesztelése t-próbával: Próbafüggvény: Konfidencia-intervallumok: t szabadságfoka n = n – 2 ÁVF Következtető Statisztika

  10. Y0 becslése Az Y0 várható értékének konfidencia intervalluma (1- a) valószínűségi szinten. Sz.f. = n – 2 Az Y0egyedi értékének (1- a) valószínűségi szinthez tartozó konfidencia intervalluma: ÁVF Következtető Statisztika

  11. Köszönöm a figyelmet! ÁVF Következtető Statisztika

More Related