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
Решение задач по предмету "Организация коммерческой деятельности предприятия"
GnobYTEL
: 1 февраля 2012
Задача 1.
Определить объем производства и реализации продукции на четвертый квартал в.
натуральных и стоимостных показателях, а также объем поставки в стоимостном выражении. Используя приведенные в таблице 1 исходные данные.
Задача 2.
На планируемый квартал завод заключил договоров и получил заказов на сумму 145млн. руб. Остатки на начало квартала составляют:-на складе готовой продукции - 3,6 млн. рублей -в товарах отгруженных, но не оплаченных - 2,5 млн. рублей. Норматив запаса готовой продукци
20 руб.
Курсовая работа по дисциплине: Сети ЭВМ и телекоммуникации. Вариант 09
Учеба "Под ключ"
: 6 мая 2017
Введение
1. Синхронизация в системах ПДС
1.1 Классификация систем синхронизации.
1.2 Поэлементная синхронизация с добавлением и вычитанием
импульсов (принцип действия).
1.3 Параметры системы синхронизации с добавлением и
вычитанием импульсов.
1.4 Расчет параметров системы синхронизации с добавлением и
вычитанием импульсов (задачи).
Задачи к главе 1
Расчет параметров системы синхронизации с добавлением и вычитанием импульсов.
1. Коэффициент нестабильности задающего генератора устройства синхрон
1100 руб.
Тест - МЭСИ Базы данных
Elfa254
: 10 марта 2015
Для чего делается группировка записей в отчёте?
Если при выводе формы в поле появляется слово "#Имя?", это значит?
Как связать свободный элемент отчёта с полем таблицы БД?
Имеет ли значение порядок выбора таблиц при составлении много табличной формы в мастере форм?
Как можно пронумеровать записи отчёта?
30 руб.
Лабораторная работа № 4. Сетевые базы данных (7 семестр). Вариант №4.
zhekaersh
: 16 февраля 2015
Тема 1: Блоки PL/SQL. Типы данных и операторы языка PL/SQL.
(в лекциях см. п.5, 6, 7).
Тема 2: Вывод данных
(в лекциях см. п. 10.1).
Вариант 4.
1. Написать и выполнить безымянный блок PL/SQL, в котором объявите одну переменную числового типа, одну переменную символьного типа и одну переменную типа даты. Переменным символьного и числового типа присвойте начальные значения. В основной части блока присвойте переменной типа даты конкретное значение и напишите функцию вывода значений всех
70 руб.