КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

Важность анализа остатков. Хотя большинство предположений множественной регрессии нельзя в точности проверить, исследователь может обнаружить отклонения от этих предположений. В частности, выбросы (т.е. экстремальные наблюдения) могут вызвать серьезное смещение оценок, "сдвигая" линию регрессии в определенном направлении и тем самым, вызывая смещение регрессионных коэффициентов. Часто исключение всего одного экстремального наблюдения приводит к совершенно другому результату.

Пример 1. Для исследования зависимости спортивного результата велосипедистаспринтера на дистанции 200 м с хода от силы мышц и скорости движений у 20 мастеров спорта и перворазрядников были зарегистрированы значения следующих переменных:

1)время прохождения на треке дистанции 200 м с хода;

2)частота педалирования на велоэргометре при минимальной нагрузке;

3)статическая сила мышц — разгибателей правой ноги при нажиме на педаль;

4)статическая сила мышц — разгибателей левой ноги при нажиме на педаль.

Требуется оценить зависимость между спортивным результатом и другими параметрами, предсказать величину спортивного результата, попробовать выделить наиболее значимые величины, влияющие на спортивный результат.

Шаг 1. Создадим таблицу с исходными данными в программе STATISTICA .

33

Шаг 2. Предварительный анализ и визуализация данных.

Построим ряд специализированных статистических графиков для более полного исследования исходных данных.

Гистограммы для переменных

35

Графики «ящики с усами»