Создание макроса на языке Statistica Visual Basic для проверки гипотезы о нормальности остатков регрессии
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОГРАММИРОВАНИЕ В STATISTICA
2. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В STATISTICA
2.1. Модель множественной линейной регрессии
2.2. Требования к остаткам
2.3. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA
3. СОЗДАНИЕ МАКРОСА ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ О НОРМАЛЬНОСТИ ОСТАТКОВ
3.1. Описание макроса
3.2. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Глобальные переменные
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
SVB - Statistica Visual Basic.
МНК - метод наименьших квадратов.
ВВЕДЕНИЕ
Множественная линейная регрессия выражает линейные связи между переменными в уравнении при нормальном распределении остатков. Если эти предположения нарушены, заключение не может быть точным, т.е. модель не может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов. В связи с этим при построении модели множественной линейной регрессии особое внимание необходимо уделять проверке гипотезы о нормальном распределении остатков.
Создание макросов - полезная и зачастую необходимая процедура, которая присутствует во многих программных продуктах, в том числе и в программе STATISTICA. Основное ее назначение - автоматизация обработки данных и соответственно значительная экономия времени. В ходе выполнения множественного регрессионного анализа в модуле Multiple Regression пакета STATISTICA исследование остатков на нормальность можно осуществить лишь графическими методами, что приводит к необходимости обращаться к другому встроенному модулю (Distribution Fitting), что требует значительных затрат времени. Для решения данной проблемы был написан макрос на языке SVB.
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОГРАММИРОВАНИЕ В STATISTICA
2. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В STATISTICA
2.1. Модель множественной линейной регрессии
2.2. Требования к остаткам
2.3. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA
3. СОЗДАНИЕ МАКРОСА ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ О НОРМАЛЬНОСТИ ОСТАТКОВ
3.1. Описание макроса
3.2. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Глобальные переменные
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
SVB - Statistica Visual Basic.
МНК - метод наименьших квадратов.
ВВЕДЕНИЕ
Множественная линейная регрессия выражает линейные связи между переменными в уравнении при нормальном распределении остатков. Если эти предположения нарушены, заключение не может быть точным, т.е. модель не может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов. В связи с этим при построении модели множественной линейной регрессии особое внимание необходимо уделять проверке гипотезы о нормальном распределении остатков.
Создание макросов - полезная и зачастую необходимая процедура, которая присутствует во многих программных продуктах, в том числе и в программе STATISTICA. Основное ее назначение - автоматизация обработки данных и соответственно значительная экономия времени. В ходе выполнения множественного регрессионного анализа в модуле Multiple Regression пакета STATISTICA исследование остатков на нормальность можно осуществить лишь графическими методами, что приводит к необходимости обращаться к другому встроенному модулю (Distribution Fitting), что требует значительных затрат времени. Для решения данной проблемы был написан макрос на языке SVB.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине: Теория вероятностей математическая статистика. 4-й семестр. Билет № 9
DonTepo
: 11 июня 2012
1. Поток событий. Формула Пуассона.
2. Вероятность того, что на один лотерейный билет выпадет выигрыш, равна 0,2. Куплено 5 билетов. Найти вероятность того, что: а) выиграют два билета;
б) выиграют хотя бы три билета.
3. Из отрезка (1,2) наудачу взяты два числа. Какова вероятность, что их сумма больше единицы, а произведение меньше единицы?
4. Случайная величина Х имеет ряд распределения
Найти , М(х),
5. Имеется две партии деталей. В первой – все хорошие, а во второй 25% брака. Какова веро
30 руб.
Теоретическая механика СамГУПС Самара 2020 Задача С1 Рисунок 3 Вариант 5
Z24
: 7 ноября 2025
Равновесие произвольной плоской системы сил (Определение реакций опор твёрдого тела)
Найти реакции опор конструкции, схема которой изображена на рис. С1.0–С1.9. Необходимые исходные данные представлены в таблице С1.
150 руб.
Электромагнитные поля и волны контрольная вариант 1
Антон28
: 8 августа 2025
Электромагнитные поля и волны контрольная вариант 1
300 руб.
Сети радиодоступа (часть 1-я). Вариант: №21
ToPool
: 5 января 2022
Контрольная работа
По дисциплине: Сети радиодоступа (часть 1)
Вариант: 21
Задание:
По заданным параметрам определить чувствительность приёмника. Для найденной чувствительности приёмника определить расстояние, на котором данная аппаратура может работать.
Исходные данные:
f h1 h2 G1 G2 n α Rb M Pп Местность
0,8 5 1,5 7 2 1,1 0,52 2 2 1 городская
Частота f, ГГц;
Высота передающей h1 и приёмной h2 антенны, м;
Усиление передающей G1 и приёмной G2 антенны, дБи;
Позиционность модуляции М;
Коэф
330 руб.