nullist erinev, järelikult seos on olemas. 27. Koguhajuvus, seletatud hajuvus, jääkhajuvus ja neid iseloomustavad suurused. Sõltuva tunnuse Y koguhajuvus on TSS ja sõltuva tunnuse Y jääkhajuvus on RSS. Regressioonmudeliga kirjeldatud hajuvus ehk seletatud hajuvus ESS =TSS-RSS 28. Determinatsioonikordaja, selle arvutus ja tõlgendamine. Kui mudeli parameetrid on statistiliselt olulised, tuleb hinnata ka mudeli kirjeldusvõimet. Kvantitatiivseks kirjeldamiseks kasutatakse determinatsioonikordajat R2. Determinatsioonikordaja näitab, kui suur osa koguhajumisest on mudeli poolt ära seletatud. RSS/TSS = R2 29. Mudeli korrektne esitamine. Regressioonanalüüsi põhitulemuste esitamisel esitatakse: · parameetrite hinnangud · parameetrite standardvead · determinatsioonikordaja R2 · valimi maht n (lugeja jaoks vajalik, kui soovib t-testi läbi viia) 30. Regressioon läbi nullpunkti. Mõnikord tuleb siiski hinnata lineaarset mudelit, kus teatud kaalutlustest lähtudes peab
suurused. ● Sõltuva tunnuse Y koguhajuvus on TSS ● Sõltuva tunnuse Y jääkhajuvus on RSS. ● Regressioonmudeliga kirjeldatud hajuvus ehk seletatud hajuvus ESS =TSS-RSS 25. Determinatsioonikordaja, selle arvutus ja tõlgendamine. Determinatsioonikordaja näitab, kui suur osa koguhajumisest on mudeli poolt ära seletatud Kui mudeli parameetrid on statistiliselt olulised, tuleb hinnata ka mudeli kirjeldusvõimet. Kvantitatiivseks kirjeldamiseks kasutatakse determinatsioonikordajat R2. Kui võrrelda determinatsioonikordajat ja korrelatsioonikordajat, siis determinatsioonikordaja sisu on paremini mõistetav, aga ei näita seose suunda. 26. Mudeli korrektne esitamine. Regressioonanalüüsi põhitulemuste esitamisel esitatakse ● parameetrite hinnangud; ● parameetrite standardvead; ● determinatsioonikordaja R2 ; ● valimi maht n (lugeja jaoks vajalik, kui soovib t-testi läbi viia)
sõltuv muutuja on mudelites ühesugune. Kui muutujate arv võrdne, siis saab kasutada tavalist determinatsiooni-kordajat R2 , vastasel juhul tuleks kasutada reguleeritud determinatsiooni- kordajat 2 Korrigeeritud determinatsioonikordaja näitab koguandmete korrigeeritud selgitusvõimet ning kui kulukas on selgitavate muutujate võtmine. Determinatsioonikordaja näitab selgitusvõimet ning on alati positiivne, samal ajal kui korr. determ. kord. võib olla nii negatiivne, kui ka positiivne. Determinatsioonikordajat kasutatakse kui sõltuv muutuja on mudelites ühesugune. Kor. determ. kord. kasutatakse kui muutujate arv on erinev, kui ühesugune muutujate arv siis kasutatakse determ. kord. Nad võivad olla võrdsed juhul, kui mudelis ei ole probleeme, kui on ideaalne mudel. Kui nad on võrdsed, see tähendab, et mudelis kõik selgitavad muutujad on olulised ja selgitusvõime on 100%. 3. Regressiooni klassikalised eeldused ja mis juhtub, kui need ei ole täidetud;
kui parempoolsel. Kriitiline piirkond (võtta | t |> t 2 ( ) t > t ( ) vastu H1) p < p < 2 Kvantitatiivseks kirjeldamiseks kasutatakse determinatsioonikordajat R2. on olulisuse nivoo Koguhajuvus, seletatud hajuvus, Determinatsioonikordaja R2 jääkhajuvus Arvutamise põhimõte: Sõltuva tunnuse Y koguhajuvus y Mudeli
Regressiooni jääk on valimisse kuuluva objekti tegeliku väärtuse ja mudelväärtuse vahe: Mitmene regressioon - Sõltuvat tunnust mõjutab enamasti rohkem kui üks seletav tunnus. Käivet võib mõjutada toote hind, kulud reklaamile; Determinatsioonikordaja R^2 puudus: lisades mudelisse uusi tunnuseid, determinatsioonikordaja alati suureneb. Et paremini võrrelda mudeleid, kus on erinev arv tunnuseid, kasutatakse korrigeeritud determinatsioonikordajat kus n on valimi maht ja k seletavate tunnuste arv mudelis. Valem: Võrdleme mudeleid, kus tunnuste arv ühesugune: R^2 Võrdleme mudeleid, kus on erinev arv tunnuseid: Ra^2. Kui uue tunnuse lisamisel mudelisse Ra^2 suureneb, siis mudel paraneb. Kui Ra^2 väheneb, siis uue tunnuse lisamine pole õigustatud. Anova tabel - F näitab, mitu korda on regressioonmudeliga ära seletatud hajumine suurem seletamata hajumisest (jääkhajumisest)
gdt Determinatsioonikordaja R2 puudus: lisades mudelisse uusi tunnuseid, determinatsioonikordaja alati suureneb. Mudel 1, Korrigeeritud ainult loomaliha hind pl determinatsioonikordaja Et paremini võrrelda mudeleid, kus on erinev arv tunnuseid, kasutatakse korrigeeritud (modifitseeritud, adjusted) determinatsioonikordajat: qli 85, 2 0, 466 pli ui Rm2 0,537 n 1 Rm2 1 (1 R 2 ) nk Mudel 2, kus n on valimi maht ja k mudeli parameetrite arv. toome sisse ka sealiha hinna ps Kui uue tunnuse lisamisel mudelisse Rm2 suureneb, siis mudel paraneb
Kõige üldisemaks varieeruvuseks on varieeruvus aritmeetilise keskmise ümber. Determinatsioonikordjaja ei ole seotud konkreetse mudeliga (lineaarne, mittelineaarne jne.) ning seda saab kasutada mistahes regressioonimudeli korral. Determinatsioonikordajast ei saa teha olulisi sisulisi järeldusi. Sellest ei saa järeldada, et suurema determinatsioonikordajaga regressioonimudel on parem või korrektsem mudel kui mõni teine mudel. Kõige ohutum on käsitleda determinatsioonikordajat kui arvnäitajat, mis näitab kui hästi regressioonivõrrand iseloomustab arvandmeid.Determinatsioonikordaja on kujunenud üheks populaarsemaks seose tihedust iseloomustavaks näitajaks. Erinevate tüüpi andmete korral tuleks determinatsioonikordaja arvväärtusesse suhtuda erinevalt. Näiteks aegridade analüüsi korral võib R2 = 0,99 olla mitteküllaldase seose tiheduse iseloomustajaks. Kuid läbilõike andmete alusel
annaabi.ee 
