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
Лабораторная работа №1 по предмету «Операционные среды, системы и оболочки»
ДО Сибгути
: 25 сентября 2013
1. Задание
Написать программу, которая должна “озвучивать” клавиатуру, т.е. после запуска этой программы нажатие любой клавиши на клавиатуре будет сопровождаться звуковым сигналом. Клавиатура при этом должна оставаться работоспособной, т.е. продолжать выполнять свои основные функции в нормальном темпе.
Программа должна быть резидентной, т.е. оставаться в памяти после своего завершения.
В качестве пробного варианта длительность звукового сигнала и частоту задать константами в программе. Когда б
70 руб.
Производственный менеджмент экзамен билет 4
Антон28
: 8 августа 2025
Производственный менеджмент экзамен билет 4
500 руб.
Спроектировать привод к ленточному конвейеру (одноступенчатый косозубый редуктор)
Рики-Тики-Та
: 29 апреля 2011
Содержание:
Введение…………………………………………………………………………3
1. Кинематическая схема привода………………………..……………………4
2. Кинематический расчет привода……………………………………………5
3. Расчет цепной передачи……………………………………..……………….9
4. Расчет закрытой цилиндрической косозубой передачи…….……………..13
5. Расчет открытой цилиндрической передачи………………………………..26
6. Ориентировочный расчет валов………………………………….………….36
7. Расчет элементов корпуса редуктора………………………………………..38
8.Проверочный расчет на выносливость выходного вала редуктора……
55 руб.
Логистика (задача и тест)
СибирскийГУТИ
: 6 марта 2014
Задача 9
Выбор типа передвижного состава. Определить целесообразность применения тягача со сменным прицепом или бортового автомобиля.
Условия задачи.
Грузоподъемность автомобиля и тягача- 10т.
Техническая скорость автомобиля 20 км/ч, тягача 15 км/ ч.
Коэффициент использования пробега- 0,5
Время простоя автомобиля под погрузкой и выгрузкой- 0,8 час, время на переприцепку прицепов- 0,15 час.
Расстояние перевозки:
Для первого варианта 20км.
Для второго варианта 18 км.
Тестовое задание:
Какие ус
50 руб.