чі. Надійність і значимість коефіцієнта регресії. Тут позначений коефіцієнт детермінації, одержуваний при побудові рівняння регресії, в якому в якості залежної змінної взято іншу змінна. З виразу видно, що величина коефіцієнта тим нестійкіше, ніж сильніше мінлива зв'язана з іншими змінними. Ця статистика має розподіл Стьюдента. У видачі пакета друкується спостережувана її двостороння значимість - ймовірність випадково при нулі вом регресійному коефіцієнті отримати значення статистики, більша за абсолютною величиною, ніж вибіркове. Значимість включення змінної у регресію. При послідовному підборі змінних передбачена автоматизація, заснована на значимості включення і виключення змінних.
Але для того, щоб застосувати мою формулу, треба розрахувати, наскільки вона приближенна до реальності, тобто перевірити її адекватність.
2. Перевірка адекватності регресійній моделі.
Для практичного використання моделей регресії велике значення має їх адекватність, тобто відповідність фактичним статистичними даними. p> Кореляційний і регресійний аналіз звичайно (особливо в умовах так званого малого та середнього бізнесу) проводиться для обмеженої за обсягом сукупності. Тому показники регресії і кореляції - параметри рівняння регресії, коефіцієнти кореляції і детермінації можуть бути спотворені впливом випадкових факторів. Щоб перевірити, наскільки ці показники характерні для всієї генеральної сукупності, чи не є вони результатом збігу випадкових обставин, необхідно перевірити адекватність побудованих статистичних моделей.
При чисельності об'єктів аналізу до 30 одиниць виникає необхідність перевірки значущості (суттєвості) кожного коефіцієнта регресії. При цьому з'ясовують наскільки обчислені параметри характерні для відображення комплексу умов: чи не є отримані значення параметрів результатами дії випадкових причин. Завдання регресійного аналізу полягає в побудові моделі, що дозволяє за значеннями незалежних показників отримувати оцінки значень залежної змінної. Регресійний аналіз є основним засобом дослідження залежностей між соціально-економічними змінними. Це завдання ми розглянемо в рамках найпоширенішою у статистичних пакетах класичної моделі лінійної регресії. Специфіка соціологічних досліджень полягає в тому, що дуже часто необхідно вивчати і передбачати соціальні події. Друга частина даної глави буде присвячена регресії, метою якої є побудова моделей, що пророчать імовірність подій. Величина називається помилкою регресії. Перші математичні результати, пов'язані з регресійним аналізом, зроблені у припущенні, що регресійна помилка розподілена нормально з параметрами, помилка для різних об'єктів вважаються незалежними. Крім того, в даній моделі ми розглядаємо змінні як невипадкові значення. Таке, на практиці, виходить, коли йде активний експеримент, в якому задають значення (наприклад, призначили зарплату працівнику), а потім вимірюють (оціни...
