Ekonometria - regresja wieloraka - Analiza zmiennych

Nasza ocena:

5
Pobrań: 266
Wyświetleń: 1631
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Ekonometria - regresja wieloraka - Analiza zmiennych - strona 1 Ekonometria - regresja wieloraka - Analiza zmiennych - strona 2 Ekonometria - regresja wieloraka - Analiza zmiennych - strona 3

Fragment notatki:

ANALIZA REGRESJI WIELOKROTNEJ Charakterystyka próby Analizowana przeze mnie próbka zawiera trzy zmienne, gdzie:
Zmienną zależną Y jest oporność elektryczna w nawęglaczu wyrażona w mikroomometrach [   m ] a zmiennymi niezależnymi (opisującymi) są odpowiednio:
X 1 - gęstość [g/cm 3 ]
X 2 - przewodność cieplna [W/K*m]
Lp. X 1-d - Gęstość X 2- TC - Przewodność Y - SER -Oporność 1 1,61 11,0 27,8 2 1,61 10,5 28,5 3 1,65 9,1 29,3 4 1,67 13 26,0 5 1,67 11,8 28,2 6 1,69 11,8 27,5 7 1,70 11,0 28,4 8 1,70 9,7 29,4 9 1,70 7,4 31,9 10 1,71 13,1 28,0 11 1,71 9,7 29,6 12 1,71 9,6 30,8 13 1,72 7,6 30,5 14 1,72 11,0 29,2 15 1,73 8,7 30,4 16 1,73 8,6 30,8 17 1,73 7,5 32,8 18 1,74 13 27,8 19 1,75 10 30,5 20 1,76 8,7 32,8 21 1,77 7,4 32,6 22 1,78 11,5 29,3 23 1,78 11,9 29,3 24 1,78 9,9 31,0 25 1,79 8,1 32,4 26 1,79 10,8 31,3 27 1,80 11,1 29,9 28 1,80 10,9 32,7 29 1,83 9,9 29,0 30 1,84 7,5 33,9 31 1,85 9,9 31,5 32 1,86 7,5 33,5 33 1,89 9,5 34,3 34 1,90 8,9 34,2 Celem niniejszego opracowania jest przeprowadzenie analizy ekonometrycznej i zbadanie zależności jak gęstość i przewodność cieplna wpływa na oporność elektryczną w nawęglaczu. w losowo wybranej próbie z badań laboratoryjnych jednej z firm.


(…)

… - przewodnością a zmienną objaśnianą Y - opornością. W analizowanej próbce wielokrotność R wynosi 0,91 co wskazuje na silną zależność pomiędzy zmiennymi niezależnymi a zależną.
Miarą dopasowania służącą do określenia jaka część całkowitej zmienności zależnej Y jest wyjaśniona regresją liniową względem zmiennych niezależnych jest współczynnik determinacji R2. Wynik otrzymany w badanej próbce to 0,84 co oznacza, że 84% danych zmiennej zależnej wchodzi w linię trendu i jest to wynik w miarę dobry bo tylko 16% zróżnicowania Y nie jest wyjaśnione regresją liniową.
Dopasowany R2 jest miarą bardziej dokładną i staje się bardziej wiarygodny jeżeli zwiększamy ilość próbek. W analizowanym przypadku dopasowany R2 jest nieznacznie niższy od współczynnika determinacji i wynosi prawie 83%.
Błąd standardowy informuje…
….
Zadaniem moim będzie wnioskowanie jak parametry objaśniające wpływają na zmienną objaśnianą.
Ze względu na swoje zastosowanie materiał nawęglający standardowo nie musi spełniać wymogów pod względem takich własności jak d (gęstość), TC (przewodność) oraz SER (oporność). Normowana jest w nim zawartość węgla pierwiastkowego (limit dolny), oraz zawartość pierwiastków mających niedobry wpływ na proces…
… zależność pomiędzy kilkoma zmiennymi i może być wykorzystywana w procesie podejmowania decyzji.
Do analizy mojego przykładu wykorzystałam dodatek programowy Excele'a o nazwie „Regresja”, który umożliwił mi uproszczenie obliczeń dotyczących analizy regresji.
Analizę zależności rozpoczęłam od określenia wpływu zmiennych objaśniających na kształtowanie się zmiennej objaśnianej.
Podstawą wyboru zmiennych…
… liniowości modelu), czy też występowania wijącej się wstęgi reszt o stałej szerokości (autokorelacja).
Rozkład reszt zmiennej X2
Rozkład reszt zmiennej niezależnej X2 jest analogiczny jak w przypadku zmiennej niezależnej X1 co świadczy o liniowości tego rozkładu.
Wnioski końcowe:
Analizując otrzymane wyniki doszłam do przekonania, że pierwotne założenie o wpływie gęstości i przewodności cieplnej na oporność…
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz