57601 statystyka skrypt90

Zmienne niezależne i zależne okleiła się po naciśnięciu przycisku jZnaieunej.

Jeżeli wskaże się więcej niż jedną zmienną zależną, obliczenia będą wykonane kolejno dla wszystkich zmiennych zależnych. W polu Metoda określa się rodzaj stosowanej analizy regresji. Można wybrać:

Regresję standardową - zostanie wykonana analiza zależności regresyjnej zawierająca wszystkie wskazane zmienne niezależne:

-    Regresję krokową postępującą - zastanie wyestymowana zależność regresyjna metodą regresji krokowej z dołączaniem zmiennych. Zmienne niezależne będą wprowadzane do zależności lub z niej usuwane krok po kroku, aż otrzyma się zależność zawierającą tylko te zmienne niezależne, które w sposób istotny wpływają na zmienną zależną;

-    Regresję krokową wsteczną - zależność regresyjna zostanie wyestymowana z zastosowaniem metody regresji krokowej z odrzucaniem zmiennych. Zmienne niezależne będą usuwano z zależności lub do niej wprowadzane krok po kroku, aż otrzyma się zależność zawierającą tylko te zmienne niezależne, które w sposób istotny wpływają na zmienną zależną.

W polu Wyraz wolny określa się czy w zależności ma być uwzględniony wyraz wolny czy też nic. Możliwe są dwa ustawienia:

-    Zawarty w modela - wyraz wolny ma wystąpić w zależności regresyjnej;

Równy zero - zależność ma przechodzić przez początek układu współrzędnych, czyli jest to zależność bez wyrazu wolnego.

W polu Tolerancja podaje się najmniejszą tolerancję jaka powinna być zaakceptowana w obliczeniach. Tolerancja określa wpływ danej zmiennej niezależnej na zmienną zależną wobec wpływu pozostałych zmiennych i jest zdefiniowana jako I R (gdzie R^? jest to kwadrat współczynnika korelacji wielokrotnej tej zmiennej z wszystkimi pozostałymi zmiennymi niezależnymi). Jeżeli tolerancja jest bliska zeru, to oznacza, żc dana zmienna niezależna jest silnie skorelowana z innymi zmiennymi niezależnymi i nic powinna w zależności wystąpić. Jednocześnie to powoduje, te macierz (X^TX) jest źle uwarunkowana (wyznacznik jest bliski zeru) i mogą występować duże błędy przy jej odwracaniu. W programie domyślnie ustawiona jest wartość tolerancji 0,001. Można ją zmniejszyć nawet do wartości 1,00 E~²⁵, jednak należy się wówczas liczyć z tym, żc współczynniki otrzymane w tym przypadku mogą być mało wiarygodne. Można poprawić stabilność ocen współczynników, stosując zamiast zwykłej metody regresji metodę regresji grzbietowej. W tej metodzie do wartości diagonalnych macierzy korelacji dodaje się stałą wartość (lambda), a następnie macierz się standaryzuje przywracając elementom na przekątnej wartość 1,0. Czyli: w regresji grzbietowej sztucznie zmniejsza się wartości współczynników korelacji, tak aby można było otrzymać bardziej stabilne oceny współczynników (lecz są one wówczas obciążone).

Jeżeli wybrano do analizy regresję krokową, staje się aktywne pole Wielokrotna regresja krokowa i możliwe jest określenie wartości progowych F do wprowadzenia i F do usunięcia. W regresji krokowej zmienna włączana jest do zależności, gdy wartość statystyki F dla tej zmiennej jest większa od wartości F do wprowadzenia. Analogicznie zmienna jest ¹ W analizie regresji przyjęto określać jako zmianą niezależną zarówno zmienną niezależną (pierwotną) x. jak i dowolną Ainkcję określoną na mikraiydi rócakZnych flx).

50