Regressiya parametrlarini baholash, agar qoldiqlarning o'rtacha qiymati 0 bo'lsa, xolis bo'ladi
Regressiya parametrlarining baholari bir-biriga mos keladi, agar : - baholashning aniqligi n ga oshsa, ya'ni n ning ortishi bilan parametrning haqiqiy qiymatidan baholash ehtimoli 0 ga intiladi.
Juftlangan regressiyaning taxminlari yavl. samarali, agar: baho boshqa hisob-kitoblarga nisbatan eng kichik tafovutga ega bo'lsa
Geteroskedastizm mavjud bo'lganda, quyidagilar qo'llanilishi kerak: - umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar
Bir vaqtning o'zida barcha parametrlarning ahamiyatini tekshirishda quyidagilar qo'llaniladi: -F-test.
Barcha regressiya parametrlarining ahamiyatini bir vaqtning o'zida tekshirishda quyidagilar qo'llaniladi: F-testi.
Eksponensial bog'liqlikning parametrlarini hisoblash uchun qo'llaniladigan eng kichik kvadratlar usuli uni qisqartirgandan keyin qo'llaniladimi ?
Chiziqli bo'lmagan modellarning parametrlarini hisoblash uchun eng kichik kvadratlar usuli (LSM) qo'llaniladimi? chiziqli shaklga maxsus qisqartirilgandan keyin qo'llaniladi
Talabaning T regressiya koeffitsientining ahamiyatini baholash uchun qanday mezon qo'llaniladi
Tushuntiruvchi o'zgaruvchilar sonining ko'payishi bilan tuzatilgan determinatsiya koeffitsienti: - ortadi.
Ko'p martalik aniqlash indeksi R² va sozlangan ko'p aniqlash indeksi Ȓ² o'rtasidagi bog'liqlik :
Tuzatilgan koeffitsienti aniqlashlar: - odatdagi koeffitsientdan ko'proq. qarorlar
Regressiya tenglamasining standartlashtirilgan koeffitsienti Ƀk boshqa omillarning o'rtacha darajasi o'zgarmagan holda xi 1% ga o'zgarganda natijada y ko'rsatkichi qancha% o'zgarishini ko'rsatadi.
Regressiya tenglamasining standart koeffitsienti: xk faktor 1 ga o'zgarganda, boshqalari saqlanib qolganda, 1 qancha y o'zgarishini ko'rsatadi.
Koeffitsientning mohiyati r 2 xy ni aniqlash quyidagicha bo'ladi: - hosil bo'lgan xususiyatning dispersiya nisbatini tavsiflaydi y tushuntiradi. regress., natijaviy atributning umumiy dispersiyasida.
Do'stlaringiz bilan baham: |
