Fitted Line: Y versus X
Polynomial Regression Analysis: Y versus X
The regression equation is
Y = 138,4 - 0,000177 X + 0,000000 X^2
S = 9,48265 R-Sq = 42,3% R-Sq(adj) = 35,5%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 2 1119,66 559,829 6,23 0,009
Error 17 1528,65 89,921
Total 19 2648,31
Sequential Analysis of Variance
Source DF SS F P
Linear 1 754,391 7,17 0,015
Quadratic 1 365,267 4,06 0,060
Fitted Line: Y versus X
Polynomial Regression Analysis: Y versus X
The regression equation is
Y = 139,0 - 0,000222 X + 0,000000 X^2 - 0,000000 X^3
S = 9,74469 R-Sq = 42,6% R-Sq(adj) = 31,9%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 3 1128,96 376,322 3,96 0,027
Error 16 1519,34 94,959
Total 19 2648,31
Sequential Analysis of Variance
Source DF SS F P
Linear 1 754,391 7,17 0,015
Quadratic 1 365,267 4,06 0,060
Cubic 1 9,307 0,10 0,758
Umumiy xulosa
Biz yuqorida bir nechta modellarni ko‘rib chiqishimizdan maqsad ma’lum masofani bosib o‘tish uchun O’tgan yilga nisbatan (Y) ni Aholi umumiy daromadlari (X) orqali eng yaxshi tushuntiradigan modelni tanlash edi. Eng yaxshi modelni aniqlashimiz uchun bizga har bir modeldagi determinatsiya koeffitsentlarining qiymatlarini taqqoslab chiqish kifoya. Qaysi modelda shu qiymat eng katta bo‘lsa o‘sha model biz uchun eng yaxshi model hisoblanadi. Chunki bu qiymat X prediktor Y bog`liq o‘zgaruvchining berilgan regressiya tenglamasi yordamida necha foizini tushintirib berishini anglatadi.
Masalani yechish jarayonida shuni aniqladikki, bizning masalamizda eng yaxshi model bu kubik model ekan. Bu modelda prediktor va tushuntiriluvchi o‘zgaruvchi kuchli korrelyatsiyalangan bog`liqlik mavjud. Shuningdek bu model uchun deteminatsiya koeffitsiyenti 0.42 ga teng ekanligini yuqorida hisoblab topdik. Demak X orqali Y 42,6 % ini aynan shu model orqali tushuntirish mumkin ekan.
Do'stlaringiz bilan baham: |