htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau.ee/%257Ektanel/kool_ja_too/stat_excelis/regress.html (2 of 6)29.05.2006 15:09:10 Andmeanalüüs MS Exceli abil - regressioonanalüüs Soovi korral võib sisestusaknas täiendavalt tellida: Residuals - kõigi vaatluste prognoosijäägid; Standardizised Residuals - kõigi vaatluste standardiseeritud prognoosijäägid; Residuals Plot - prognoosijääkide graafik argumenttunnuse suhtes; Line Fit Plot - funktsioontunnuse ja prognooside graafik argumenttunnuse suhtes; Normal Probability Plot - funktsioontunnuse empiiriliste kvantiilide graafik (tõenäosuspaber). Protseduuri Regression väljund SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Regressiooni statistikud
Prognoosi pole motet anda mitteusaldava näitaja järgi. Eristatakse punktprognoose, mille korral saadakse prognoositava tunnuse jaoks üks väärtus ja vahemikprognoose, mille korral hinnatakse väärtusvahemikku, millesse tunnuse väärtus teatud usaldatavusega jääb. Eristatakse interpoleerimist ja ekstrapoleerimist. Mõlemal juhul on tegemist kahe muutujaga, millest üks on sõltuv ja teine sõltumatu (argument), kusjuures sõltuva tunnuse väärtused on teada ainult osade argumenttunnuse väärtuste jaoks. Argumenttunnuse väärtuste vahemikku, millesse jäävate väärtuste jaoks on teada sõltuva tunnuse väärtusi, nimetame seose määramispiirkonnaks. · Interpoleerimiseks nimetatakse mitteteadaolevate sõltuva tunnuse väärtuste hindamist seose määramispiirkonnas. Hindamisel tuginetakse teada olevatele sõltuva tunnuse väärtustele. Aegridade interpoleerimiseks on kasutatavad nii eespool käsitletud tasandamismeetodid kui elementaaranalüüsi meetodid.
liikmeid arvestavatena. Majanduses kasutatakse juhtimisotsustuste tegemiseks vajalikel prognoosidel ka majandusteaduse meetodeid ning eksperthinnanguid. Praktiliselt kõik aegridade kirjeldamise meetodid sobivad ka tunnuste tulevaste väärtuste prognoosimiseks. Eristatakse interpoleerimist ja ekstrapoleerimist. Mõlemal juhul on tegemist kahe muutujaga, millest üks on sõltuv ja teine sõltumatu (argument), kusjuures sõltuva tunnuse väärtused on teada ainult osade argumenttunnuse väärtuste jaoks. Argumenttunnuse väärtuste vahemikku, millesse jäävate väärtuste jaoks on teada sõltuva tunnuse väärtusi, nimetame seose määramispiirkonnaks. Interpoleerimiseks nimetatakse mitteteadaolevate sõltuva tunnuse väärtuste hindamist seose määramispiirkonnas. Hindamisel tuginetakse teada olevatele sõltuva tunnuse väärtustele. Aegridade interpoleerimiseks on kasutatavad nii eespool käsitletud tasandamismeetodid kui
Laseme arvutada mudelikohased sõltuva muutuja väärtused ja jäägid: Analyze -> Regression -> Linear - Save - Linnuke kasti Predicted values (unstandardized) ja Residuals (unstandardized). Järgneb jääkide täpsem diagnostika (kas on normaaljaotusega jne). Logistiline regressioon Logistiline regressioon või üldisemalt logistiline mudel ehk logit-mudel prognoosib uuritava sündmuse toimumise tõenäosust ja selle muutumist sõltuvalt pideva argumenttunnuse väärtuse muutumisest. Näiteks uurimaks, kas isiksuseomadused ennustavad eesnäärmeuuringutele minekut tulevikus. / Uuritakse, kas suutmatus tähele panna (inattention_inatt18a), sugu ja tulemus Raven'i testis ennustavad kõrghariduse saamist 25-ks eluaastaks EHK ennustame inimese kõrghariduse saamist 25ndaks eluaastaks soo, raveni testi ja inattention'i kaudu. Analyze -> Regression -> Binary Logistic. (Dependent alla see muutuja mida ennustatakse ehk
Järjestustunnuste korral kasutatavad seosekordajad on: Spearmanni korrelatsioonikordaja, Fechneri korrelatsioonikordaja, Kordaja , Somersi d, Kendalli korrelatsioonikordaja ja Kendalli Kendalli korrelatsioonikordajad: Kui tunnustel ei ole korduvaid väärtusi, saame välja arvutada Kendalli korrelatsioonikordaja. Kui esineb võrdseid tunnuseid, kasutatakse Kendalli . d = R 2 = r 2 Determinatsioonikordaja näitab, millise osa üldvariatsioonist on kirjeldatud argumenttunnuse muutumisega. Seose kuju uurimist nimetatakse regressioonanalüüsiks. Seose kuju uurimisel kasutatakse vähimruutude meetodit. Seoste uurimise puhul määratakse kindlaks sõltumatu tunnus (x) ja sõltuv tunnus (y). Regressioonikordaja (b) näitab, kui palju suureneb resultaatsuurus keskmiselt, kui argumendi x arvväärtus kasvab ühe ühiku võrra. Et tulemusi laiendada üldkogumile testime: H0: kor. kordaja üldkogumis on 0 H1: kor. kordaja üldkogumis ei ole 0
liikmeid arvestavatena. Majanduses kasutatakse juhtimisotsustuste tegemiseks vajalikel prognoosidel ka majandusteaduse meetodeid ning eksperthinnanguid. Praktiliselt kõik aegridade kirjeldamise meetodid sobivad ka tunnuste tulevaste väärtuste prognoosimiseks. Eristatakse interpoleerimist ja ekstrapoleerimist. Mõlemal juhul on tegemist kahe muutujaga, millest üks on sõltuv ja teine sõltumatu (argument), kusjuures sõltuva tunnuse väärtused on teada ainult osade argumenttunnuse väärtuste jaoks. Argumenttunnuse väärtuste vahemikku, millesse jäävate väärtuste jaoks on teada sõltuva tunnuse väärtusi, nimetame seose määramispiirkonnaks. Interpoleerimiseks nimetatakse mitteteadaolevate sõltuva tunnuse väärtuste hindamist seose määramispiirkonnas. Hindamisel tuginetakse teada olevatele sõltuva tunnuse väärtustele. Aegridade interpoleerimiseks on kasutatavad nii eespool käsitletud tasandamismeetodid kui elementaaranalüüsi meetodid.
püüdma suurendada valimi mahtu ning seejärel viima läbi uue regressioonanalüüsi. Mudeli olulisuse näitajaks on Significance F, mille väärtus peaks jääma alla 0,05 niisugusel juhul võime väita, et mudel tervikuna on olulisuse nivool p=0,05 statistiliselt oluline, teisisõnu võime siis väita, et meie valimi põhjal leitud mudel on 95% tõenäosusega kehtiv ka üldkogumis. Samas tuleb jälgida, et ka mudeli komponendid oleksid statistiliselt olulised ehk suurus P-value peaks iga argumenttunnuse jaoks olema väiksem kui 0,05. Antud juhul osutub, et ühe argumenttunnuse puhul see nii ei ole ning sel juhul tuleb viia läbi uus regressioon, jättes välja mitteoluliseks osutunud argumenttunnuse (Inglise k). Viies läbi uue regressiooni, saame ka mudeli koefitsientidele uued, erinevad väärtused. Mudeli võib lugeda konstrueerituks, kui leitud mudelis on kõik argumenttunnused statistiliselt olullised. 79
annaabi.ee 
