4.2 Побудова гістограми розподілу

Гістограма розподілу дає наочно оцінити наближення емпіричних даних до теоретичного закону розподілу.

Для побудови гістограми використовується кнопка діалогового вікна підгонки законів розподілу (рис. 4.2). Перед побудовою гістограми можна вказати її параметри, використовуючи групу опцій, розташованих у правій нижній частині вікна (рис. 4.4).

Рисунок 4.4 – Опції гістограми

Обрана опція Frequency distribution – Розподіл частот вказує, що буде побудована гістограма частот. Опція Cumulative distribution – Накопичений розподіл вказує, що буде побудована гістограма накопичених частот. Опція Raw frequencies – Частоти рядків вказує, що для стовпчиків гістограми по вертикальній осі будуть відкладені кількості спостережень, що увійшли до кожного інтервалу. Опція Relative frequencies (%) – Відносні частоти вказує, що для стовпчиків гістограми по вертикальній осі будуть відкладені відносні частоти попадання значень у кожний інтервал, виражені в процентах.

Зовнішній вигляд вікна з гістограмою для розглянутого прикладу наведений на рис. 4.5.

Зауважимо, що у верхній частині віна з діаграмою вказаний обраний теоретичний закон розподілу та результати проведення тестів Колмогорова-Смирнова та Пірсона. Крім стовпчиків гістограми на координатну площину наноситься крива теоретичного закону розподілу, у нашому випадку нормального.

Рисунок 4.5 – Вікно з гістограмою

Розділ 5 Модуль Multiple Regression – Множинна регресія

5.1 Розрахунок коефіцієнтів лінійної множинної регресії

Для розрахунку коефіцієнтів лінійної множинної регресії необхідно виконати наступні дії:

1) відкрити файл даних у модулі Multiple Regression – Множинна регресія. Після чого на екрані з’явиться діалогове вікноMultiple Regression – Множинна регресія (рис. 5.1);

Рисунок 5.1 – Діалогове вікно процедури

побудови множинної регресії

2) у списку Mode – Режим діалогового вікна множинної регресії слід вибрати режимStandard – Стандартний;

3) за допомогою кнопки викликати діалогове вікно вибору змінних для аналізу (рис. 5.2). У лівому списку діалогового вікна слід вибратизалежну змінну(Dependent var.). Залежна змінна для аналізуповинна бути тільки одна. У правому списку діалогового вікна слід вибратинезалежні змінні (Independent variable list). Кількість незалежних змінних є необмеженою. В нашому прикладі залежною змінною (результуючим фактором) є зміннаY, а в якості незалежних змінних (незалежних факторів) виступають змінніX1, X2, X3.

Рисунок 5.2 – Вибір змінних для регресійного аналізу

Таким чином, побудова моделі множинної лінійної регресії зводиться до визначення коефіцієнтів a₀, a₁, a₂, a₃ рівняння регресії

(5.1)

4) натиснути кнопку ОК, після чого на екрані з’явиться діалогове вікно результатів розрахунку регресії (рис. 5.3)

Рисунок 5.3 – Результати розрахунку лінійної регресії

5) у діалоговому вікні результатів розрахунку регресії натиснути кнопку –Підсумки розрахунку регресії, що призводить до появи на екрані вікна з електронною таблицею результатів розрахунку коефіцієнтів лінійної множинної регресії (рис. 5.4).

Рисунок 5.4 – Результати розрахунків

коефіцієнтів регресії

Рядки цієї електронної таблиці відповідають коефіцієнтам при незалежних змінних та вільному члену рівняння регресії (рядок Intercpt – Вільний член). У стовпчикуВдля відповідних коефіцієнтів вказані їх розрахункові значення. Таким чином, у нашому прикладі рівняння лінійної множинної регресії має наступний вигляд

(5.2)

6) якщо необхідно розрахувати коефіцієнти лінійної множинної регресії, рівняння якої не має вільного члену, слід у діалоговому вікні результатів розрахунку (рис. 5.3) натиснути кнопку– Відмінити. На екрані з’являється вікноModel Definition – Визначення моделі (рис. 5.5)

У цьому вікні необхідно у списку Intercept – Вільний член замість пункту Include in model – Включити до моделі вибрати пункт Set to zero – Встановити рівним нулю (рис. 5.6) та натиснути кнопку ОК. Вікно результатів розрахунку коефіцієнтів множинної лінійної регресії без вільного члена для розглянутого прикладу наведені на рис. 5.7.

Рисунок 5.5 – Діалогове вікно визначення моделі

Рисунок 5.6 – Вибір режиму вільного члену

Рисунок 5.7 – Результати розрахунків коефіцієнтів

регресії без вільного члену

Таким чином, рівняння регресії у цьому випадку буде мати наступний вигляд

(5.3)