Электронный учебник справочник по SPSS

       

Переменные, порождаемые регрессионным уравнением



Переменные, порождаемые регрессионным уравнением

Сохранение переменных, порождаемых регрессией, производится подкомандой SAVE.

Благодаря полученным оценкам коэффициентов уравнения регрессии могут быть оценены прогнозные значения зависимой переменной

, причем они могут быть вычислены и там, где значения y определены, и там где они не определены. Прогнозные значения являются оценками средних, ожидаемых по модели значений Y, зависящих от X.

Поскольку коэффициенты регрессии - случайные величины, линия регрессии также случайна. Поэтому прогнозные значения случайны и имеют некоторое стандартное отклонение

, зависящее от X. Благодаря этому можно получить и доверительные границы для прогнозных значений регрессии (средних значений y).

Кроме того, с учетом дисперсии остатка могут быть вычислены доверительные границы значений Y (не средних, а индивидуальных!).

Для каждого объекта может быть вычислен остаток ei=

. Остаток полезен для изучения адеквантности модели данным. Это означает, что должны быть выполнены требования о независимости остатков для отдельных наблюдений, дисперсия не должна зависеть от X.

Для изучения отклонений от модели удобно использовать стандартизованный остаток - деленный на стандартную ошибку регрессии.

Случайность оценки прогнозных значений Y вносит дополнительную дисперсию в регрессионный остаток, из-за этого дисперсия остатка зависит от значений независимых переменных (

). Стьюдентеризованный остаток - это остаток деленный на оценку дисперсии остатка:
.

Таким образом, мы можем получить: оценку (прогнозную) значений зависимой переменной Unstandardized predicted value), ее стандартное отклонение (S.E. of mean predictions), доверительные интервалы для среднего Y(X) и для Y(X) (Prediction intervals - Mean, Individual).

Это далеко не полный перечень переменных, порождаемых SPSS.



Содержание раздела