Создание макроса на языке Statistica Visual Basic для проверки гипотезы о нормальности остатков регрессии
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
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
Компрессор Купер Бессемер RR-2BB-30-Чертеж-Оборудование транспорта нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 13 мая 2016
Компрессор Купер Бессемер RR-2BB-30-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование транспорта нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
297 руб.
Гидравлика БГИТУ Задача 1.2 Вариант 22
Z24
: 8 декабря 2025
На поршень одного из сообщающихся сосудов, наполненных водой, действует сила Р1. Какую силу Р2 нужно приложить ко второму поршню, чтобы уровень воды под ним был на h выше уровня воды под первым поршнем? Диаметр первого поршня d1, второго d2 (рисунок 2).
150 руб.
Теплотехника КГАУ 2015 Задача 2 Вариант 76
Z24
: 21 декабря 2025
Рассчитать цикл теплового двигателя с максимальной температурой рабочего тела t3 (или t4 для цикла Тринклера), в котором сжатие и расширение рабочего тела осуществляются по политропам с показателями n1 и n2 соответственно. Определить: параметры состояния рабочего тела в характерных точках цикла; подведенную и отведенную теплоту; работу цикла и его КПД; построить цикл в p-υ диаграмме. В качестве рабочего тела рассматривать воздух, зависимостью его теплоемкости от температуры — пренебречь. Тип цик
500 руб.
Экономико-транспортное значение Азовского моря
alfFRED
: 24 сентября 2013
Азовское море - это внутренний водоем, омывающий восточные берега Крыма, побережье Запорожской, Донецкой, Ростовской областей и часть западных границ Краснодарского края. Через Керченский пролив оно связано с Черным морем.
Свое современное название море получило, вероятно, по г. Азов. Древние греки называли Азовское море Майотис лиман - "Меотийское озеро", а римляне - "Меотийское болото" за его мелководность и низменные болотистые восточные берега. Меотийское - по имени народа меоты, жившего на
10 руб.