Kо'p о'lchovli regressiya

KO'P O'LCHOVLI REGRESSIYA Reja: Regressiya tenglamasi Matritsani aniqlovchi Regression tahlil Jamiyat hayotidagi hodisalar bir qator omillar ta'siri ostida shakllanadi, ya'ni ular ko'p qirrali. Kompleks omillar omillar o'rtasida mavjud, shuning uchun ularni ajratilgan ta'sirlarning oddiy yig'indisi sifatida ko'rib bo'lmaydi. Uch yoki undan ortiq bog'liq xususiyatlarning o'zaro bog'liqligini o'rganish ko'p darajali korrelyatsiya va regressiya tahlili deb nomlanadi. Ushbu tushuncha birinchi marta Pearson tomonidan 1908 yilda paydo bo'lgan. Ko'p o'zgaruvchan korrelyatsiya va regressiya tahlili quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: Vazifa uchun zarur bo'lgan omil belgilarini tanlashga qaratilgan nazariy tahlil; aloqa shaklini tanlash (regressiya tenglamasi); muhim omil xususiyatlarini tanlash, modeldan muhim bo'lmagan xususiyatlarni olib tashlash, bir nechta omil xususiyatlarini bittasiga birlashtirish (bu xususiyat har doim ham mazmunli izohga ega emas); olingan modelning mosligini tekshirish; natijalarni sharhlash. Faktor belgilarini tanlash bosqichida, agar raqamli ma'lumotlar ikki qiymat o'rtasidagi bog'liqlikni ko'rsatsa ham, bu ularning ikkalasi ham bir yoki bir nechta qiymatlarga bog'liqligini ko'rsatishi mumkin (masalan, soch uzunligi - bo'yi - jinsi; pingvin sindromi). ) Bog'lanishning har qanday shakli uchun, ayniqsa o'rganilayotgan populyatsiyaning oz miqdori sharoitida, bu bog'liqliklarni bir darajaga yoki boshqasiga tavsiflaydigan butun tenglamalarni tanlash mumkin. Munosabatlarning ko'p qirrali modellarini qurish amaliyoti shuni ko'rsatadiki, ijtimoiy-iqtisodiy hodisalar o'rtasidagi bog'liqlikni tavsiflash uchun odatda chiziqli, ko'paytirilgan, kuch va giperbolik funksiyalar qo'llaniladi. Modelni tanlashda ular avvalgi tadqiqotlar yoki tegishli sohalarda o'qish tajribasidan foydalanadilar. Chiziqli modellarning afzalligi parametrlarni hisoblash va iqtisodiy izohlarning soddaligi. O'zgaruvchiga bog'liq bo'lmagan chiziqli bog'liqliklar (kvilinear) o'zgaruvchilar o'zgarishi bilan chiziqli shaklga kamaytirilishi mumkin. Ko'p regressiya tenglamasining parametrlari normal tenglamalar tizimidan eng kam kvadratlar usuli bilan topiladi. Kompyuterdan foydalanish sharoitida ham chiziqli, ham nochiziqli qaramlik uchun parametrlarni aniqlash raqamli usul bilan amalga oshirilishi mumkin. Ko'p tanlangan regressiyaning allaqachon tanlangan tenglamasini qurishda muhim bosqich bu faktor atributlarini tanlashdir. Simulyatsiya qilingan jarayonni etarlicha aks ettirish uchun modelga maksimal miqdordagi omillar kiritilishi kerak, ammo boshqa tomondan, parametrlarning haddan tashqari ko'pligi model bilan ishlashni qiyinlashtiradi. Bundan tashqari, olingan natijalar har bir omil xarakteristikasi uchun etarlicha ishonchli va takrorlanadigan bo'lishi uchun 10-20 ta kuzatuv o'tkazilishi kerak. Shuning uchun ularning ahamiyatini tahlil qilish asosida omillarni tanlash kerak. Faktorlarni tanlash quyidagilar asosida amalga oshiriladi. bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usuli; bosqichma-bosqich regressiya usuli. Bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usulining mohiyati talabalar mezoni tomonidan sinovdan o'tkazilganda parametrlari ahamiyatsiz bo'lgan omillarni regressiya tenglamasidan ketma-ket chiqarib tashlashdir. Bosqichli regressiya usulidan foydalanib, omillar regressiya tenglamasiga birma-bir kiritiladi va kvadratlar qoldiqlari va ko'p korrelyatsiya koeffitsiyentlarining o'zgarishi baholanadi. Faktor ahamiyatsiz deb hisoblanadi va agar u regressiya tenglamasiga kiritilgan bo'lsa, kvadrat registri o'zgargan bo'lsa ham, kvadratik qoldiqlarning miqdori ...