 |
Процедура 1. Расчет статистик связи – коэффициента корреляции (R)
|
|
|
|
Для проведения анализа вызовите команду Describe ® Numeric Data ® Multiple-Variable Analysis (Описание ® Числовые данные ® Анализ множества переменных) (Рис.63).
Рис.63. Вызов анализа
На экране появляется окно для ввода переменных, между которыми необходимо вычислить статистики связи, а именно коэффициенты корреляции (Рис.64). Введите в поле ввода переменных (Data:) три переменные D, H, V путем последовательного нажатия на кнопку со стрелкой. Заполнив поле ввода, нажмите клавишу [OK].
Рис.64. Ввод переменных в анализ множества переменных
Появляется окно A nalysis Summary анализа множества переменных, в котором говорится, что приняты для обработки три вектора данных по 75 наблюдений в каждом (Рис.65).
Рис. 65. Окно A nalysis Summary анализа множества переменных
Используя кнопку табличных опций [Tabular Options] выберите процедуру Correlations (Корреляции) (Рис. 66). После выбора операции нажмите кнопку [OK].
Рис.66. Табличные опции анализа множества переменных
На экран выдается таблица корреляций (Рис.67). Первое число в данной таблице коэффициент корреляции (R), по значению которого можно определить направление, тесноту связи между исследуемыми переменными, второе – объем выборки (количество наблюдений) (N), третье – уровень значимости (p) показывает степень доверия к данным.
Рис.67. Окно корреляционной матрицы
Например, между V (объем) и D (диаметр) прямая (положительная) связь, высокая по тесноте R =0,9623, степень доверия как 100% (p-Value =0.000).
Аналогично можно проанализировать связи между остальными исследуемыми признаками деревьев объемом и высотой, высотой и диаметром.
Процедура 2. Построение матрицы рассеяния
Для более наглядного анализа параметров связи исследуемых зависимостей необходимо построить диаграммы рассеяния на плоскостях, образуемых различными парами переменных. Для этого нажмите кнопку [Graphical Options] (Рис.65). Установите в нем активной процедуру вызова Scatterplot Matrix (Матрица рассеяния) (Рис. 68).
|
|
|
Рис.68. Графические опции анализа множества переменных
После нажатия клавиши [OK] получите графическое отображение представленное на рис. 69.
Процедура 3. Сохранение файла статистического анализа
Сохраните статистический пакет анализа в свою личную папку.
Рис. 69. Графическое отображение результатов
Лабораторная N6
Тема: Парный регрессионный анализ
Задание:
1. Рассчитать парные регрессионные уравнения для исследуемых зависимостей по 9 математическим моделям, с определением наилучшей;
2. Простроить графики полученных уравнений регрессии;
Составить таблицу прогноза для исследуемых зависимостей.
Процедура 1. Расчет парного (простого) уравнения регрессии
Процедура простой регрессии заключается в нахождении аналитического выражения между двумя переменными X и Y.
Для вызова данного анализа в меню необходимо вызвать команду Relate ® Simple Regression (Связь ® Парная (простая) регрессия) (Рис.70).
Рис.70. Вызов процедуры парного регрессионного анализа
Появится окно ввода данных регрессионного анализа (Рис.71). В полях [Y:] необходимо ввести вектор данных зависимой переменной и [X:] – независимой переменной (соответственно Y – результативный признак и X – фактор).
Рис.71. Окно ввода данных процедуры парного регрессионного анализа
Заполнив поля ввода, нажмите клавишу [OK]. Система выведет на экран окно с расчетами параметров парного регрессионного уравнения связи линейной модели (рассчитывается по умолчанию линейная модель) (Рис.72):
Рис. 72. Окно расчета параметров парного регрессионного уравнения связи
|
|
|
