48193 statystyka skrypt74

fclśtałm (poprwdai ■•ddj - opcja jest dostępna tylko w przypadku regresji logii i probit, gdy aktualny model jest powiązany z modelem poprzednio estymowanym. Powiązanie polega na tym, te aktualny model różni się od poprzedniego tylko tym. te dołączono do niego lub z niego usunięto jedną lub więcej zmiennych niezależnych. W tym przypadku porównanie słupnia dopasowania tych dwóch modeli ma sens, '

Zapis/, wari. przewidywane i reszty) - umożliwia zapisanie wartości przewidywanych

i reszt w aktualnym pliku danych._

[Dopasowana funkcja 2W i wart obserwj - rysowany jest wykres rozrzutu wartości przewidywanych (oś V) względem dowolnej wybranej zmiennej niezależnej (oś X).

[Dopasowana funkcja 3W i wart, obserwj - rysowany jest wykres rozrzutu wartości przewidywanych (oś Z) względem dwóch zmiennych niezależnych (oś X i Y).

[Rozkład reszt 1 - otrzymuje się histogram liczebności wartości rcsztowych z zaznaczoną krzywą rozkładu normalnego._

[Normalny wykres prawdopodob. reszt) - wykres prawdopodobieństwa normalnego pozwala na wizualną ocenę zgodności rozkładu wartości rcsztowych z rozkładem normalnym.

[Pólnormalny wykres prawdopodob] - pól norma Iny wykres prawdopodobieństwa tworzony jest identycznie jak wykres prawdopodobieństwa normalnego z tą różnicą, że na osi Y przedstawiona jest tylko dodatnia część krzywej normalnej.

[Wartości przewidywane wz. obserwj - wykres rozrzutu wartości obserwowanych (oś Y) względem wartości przewidywanych (oś X).

[Wartości przewidywane wł reszlowychi wykres rozrzutu wartości reszt (oś Y) względem wartości przewidywanych (oś X). Na podstawie tego wykresu można ocenić adekwatność zależności regresyjnej. Jeżeli zależność jest adekwatna, reszty powinny rozkładać się przypadkowo wokół wartości zerowej.

(Wykres macierzowy ogółu zmiennych) - wykresy rozrzutu między kilkoma wskn-zanymi zmiennymi przedstawione w formie macier/y wykresów.

[Wykr. ra mkowy <jgółu zmiennych! - wykresy ramkowe dla kilku wybranych zmiennych.

Przykład 5.1

Zawartość chloru w pewnym produkcie (zmienna zależna Y) maleje w miarę upływu czasu (zmienna niezależna x). Przyjmuje się, żc zależność ta może być opisana wzorem: WM-A + (0,49 - A )ox ft-0₂(x - Ą)).

W wyniku obserwacji tego procesu otrzymano następujące dane doświadczalne:

ES	8	10	12	14	16	IS	20	22	24	26	21	30	32 34	36	31	40 J 42
|Zaw.	0.49	0.41	0.46	0.43	0^4	0.46	0.42	0.41	0.42	(Ml	0.41	0.40	0.41 0.40	ÓAl	ÓS>	039 039
jdCorU 0.49		0.47	0.46	<WJ	0.43	0.45	0.42	0.41	0.40	«M0	0.40	0.40	0.40!	031	0.40
I y.		0.41 0.43		0.43 0.43			0.43	0.40	0.40	0.41		031
		[0.47	|0,43										-1	_	M -	U

81