Regresní analýza a korelační analýza

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
ZÁKLADY EKONOMETRIE 6. cvičení Autokorelace
Advertisements

VÝPOČET OC.
Statistická indukce Teorie odhadu.
kvantitativních znaků
Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.
Testování neparametrických hypotéz
Odhady parametrů základního souboru
4EK211 Základy ekonometrie Autokorelace Cvičení /
Metody zkoumání ekonomických jevů
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN
64. Odhady úplných chyb a vah funkcí BrnoLenka Bocková.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Obsah prezentace Náhodná proměnná Rozdělení náhodné proměnné.
Vícekriteriální rozhodování
kvantitativních znaků
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Matematická teorie rozhodování
Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích
MODEL DVOJBRANU - ADMITANČNÍ PARAMETRY
Kontingenční tabulky Závislost dvou kvalitativních proměnných.
Lineární regrese.
Statistika Zkoumání závislostí
Korelace a elaborace aneb úvod do vztahů proměnných
Závislost Vzájemný vztah dvou veličin
Lineární regrese.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 3 Evropský sociální fond
Lineární regresní analýza
- Pojmy - SPSS Statistické zpracování kvantitativních šetření.
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Kontingenční tabulky.
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Ekonomické modelování Analýza podnikových procesů Statistická simulace je vhodný nástroj pro analýzu stochastických podnikových procesů (výrobní, obchodní,
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Základy zpracování geologických dat
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Teorie psychodiagnostiky a psychometrie
Základy ekonometrie 4EK211
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Náhodný vektor Litschmannová, 2007.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Pearsonův test dobré shody chí kvadrát
Biostatistika 8. přednáška
Normální rozdělení. U 65 náhodně vybraných živě narozených dětí byla zkoumána jejich porodní hmotnost [g] a délka [cm].
Korelace.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
V experimentu měníme hodnotu jedné nebo několika veličin x i a studujeme závislost veličiny y. - např. měníme, ostatní x i bereme jako parametry ( , ,
Molekulová fyzika 3. přednáška „Statistický přístup jako jediná funkční strategie kinetické teorie“
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
METODY STŘEDNĚDOBÉHO PROGNÓZOVÁNÍ SURO jaro 2010.
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Přenos nejistoty Náhodná veličina y, která je funkcí náhodných proměnných xi: xi se řídí rozděleními pi(xi) → můžeme najít jejich střední hodnoty mi a.
IV..
Aplikovaná statistika 2.
Základní informace o předmětu1. Přednášející: RNDr. Martin Hála, CSc. katedra matematiky, B105, Další informace a soubory ke stažení.
Základy zpracování geologických dat R. Čopjaková.
Dvojrozměrné (vícerozměrné) statistické soubory Karel Mach.
Molekulová fyzika 2. Sada pomocných snímků „Teplota“
… jsou bohatší lidé šťastnější?
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Interpolace funkčních závislostí
Některá rozdělení náhodných veličin
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Parciální korelace Regresní analýza
Metodologie pro ISK 2 Kontrola dat Popis kategorizovaných dat
Statistika a výpočetní technika
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Interpolace funkčních závislostí
Transkript prezentace:

Regresní analýza a korelační analýza

Základní pojmy Cílem kapitoly bude: Příčinné (kauzální) souvislosti hledání, zkoumání a hodnocení souvislostí (závislostí) mezi dvěma a více statistickými znaky Příčinné (kauzální) souvislosti existence jednoho jevu má za následek výskyt jiného jevu.

Dvourozměrné rozdělení četností Při zkoumání závislosti mezi dvěma statistickými znaky x a y uspořádáme naměřené hodnoty do: kombinační (korelační, kontingenční) tabulky se dvěma vstupy (x; y) Do políček uvnitř tabulky zapisujeme tzv. simultánní (sdružené) četnosti: vyjadřují, kolikrát se v souboru vyskytují kombinace variant obou znaků.

Tabulka dvourozměrného rozdělení četností Mezi sdruženými a marginálními četnostmi platí následující vztahy: xi / yj y1 y2 . . . yl ni ∙ x1 n11 n12 n1l n1 ∙ x2 n21 n22 n2l n2 ∙ xk nk1 nk2 nkl nk ∙ n∙j n∙1 n∙2 n∙l n

Druhy závislostí pevné závislosti (funkční) výskyt jednoho jevu nutně souvisí s výskytem druhého jevu (a často i naopak) tento vztah se projeví s jistotou (nebo-li pravděpodobností rovnou jedné) každé hodnotě jedné proměnné odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných proměnných (a naopak) volné závislosti (stochastické, statistická) výskyt jednoho jevu ovlivňuje výskyt druhého jevu tak, že se zvýšila pravděpodobnost nastoupení druhé jevu při nastoupení prvního jevu prvního vztah, kdy každé hodnotě jedné proměnné odpovídají různé hodnoty jiné proměnné (hovoříme o obecné tendenci projevující se při změnách hodnot těchto proměnných) Nezávislost náhodná veličina Y se nemění v závislosti na změně X

Pevné závislosti (funkční) Výskyt především v teoretické oblasti Závislost hodnot jedné proměnné na hodnotách druhé proměnné: Dokážeme přesně určit ze znalostí hodnot x (nezávislé proměnné), jaké hodnoty nabude proměnná y (závislá proměnná). Př.: Newtonův gravitační zákon Ohmův fyzikální zákon různé teoretické zákony z ekonomické oblasti

Pevné závislosti (funkční)

Volné závislosti (stochastické, statistické) Změna hodnoty jedné náhodné veličiny (X) vyvolá změnu rozdělení pravděpodobností druhé náhodné veličiny (Y), jsou (X; Y) stochasticky závislé Změny závislé proměnné (Y) nejsou vysvětlovány všemi, ale jen některými činiteli těchto změn (X) Bereme v úvahu: působení náhodných vlivů a připouštíme možnost vzniku chyb

Volné závislosti (stochastické, statistické) Výskyt v reálných empirických situacích V praxi: v praxi není situace takto jednoduchá na sledovanou veličinu (Y) nepůsobí jen jedna náhodná veličina (X), ale více veličin (X) často ani nedokážeme všechny tyto veličiny určit a stanovit vztah ke sledované veličině v případě výskytu více náhodných veličin (X) potom není mezi veličinami X a Y funkční závislost ale přesto jsou veličiny závislé. tuto závislost nazýváme stochastickou závislostí

Volné závislosti (stochastické)

Nezávislost

Závislosti K matematickému vyjádření statistických závislostí slouží: regresní analýza a korelační analýza

Regresní analýza Zabývá se jednostrannými závislostmi Stojí proti sobě: nezávislá (vysvětlující) proměnná … v úloze příčin (x) závislá (vysvětlaovaná) proměnná … v úloze následků (y) Vysvětluje změny závislých proměnných (y) vzhledem ke změnám nezávislých proměnných (x)

Regresní funkce Pomocí regresní funkce můžeme předpovídat, jaké hodnoty nabude náhodná veličina Y, za předpokladu, že známe hodnoty náhodných veličin (X) V regresní analýze se budeme zabývat závislostí náhodné veličiny Y na X X nebude náhodná a může být obecně m-rozměrná

Jednoduchý model lineární regrese

Korelační analýza Zabývá se vzájemnými závislostmi (většinou lineárními) Correlatió = vzájemná souvislost Největší důraz je kladen na: intenzitu (sílu) vzájemného vztahu než na zkoumání veličin ve smyslu příčina – následek Z početních a interpretačních hledisek však dochází k prolínání regresní a korelační analýzy.

Regresní analýza Sledujeme počet členů domácnosti a jejich výdaje na nákup potravin určitý počet členů domácnosti (X) (mají určité výdaje na potraviny) výdaje na potraviny (Y) jsou kromě počtu členů (X) ovlivněny i jinými náhodnými vlivy jako například: oslavy návštěvy nemoci dieta a další