REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA

Similar documents
Modele neliniare. Teorie şi aplicaţii

VARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale.

UTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM

REZOLVAREA NUMERICĂ A SISTEMELOR DE ECUAłII LINIARE

CONCURS DE ADMITERE (facultate) 18 iulie 2004

Lucrarea de laborator nr. 11

Regresia liniară simplă

PubH 7405: REGRESSION ANALYSIS REGRESSION IN MATRIX TERMS

DATA FITTING. Intensive Computation 2013/2014. Annalisa Massini

CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE

EFECTUL INTERACȚIUNILOR ÎNTRE LANȚURILE MOLECULARE ASUPRA PROPRIETĂȚILOR TERMOELECTRICE ALE CRISTALELOR NANOSTRUCTURATE DE TTT2I3 și TTT(TCNQ)2

STA302/1001-Fall 2008 Midterm Test October 21, 2008

MONOTONY OF SOME MULTIOPTIONAL VOTES- DECISION PR METHODS MONOTONIA UNOR METODE VOTURI-DECIZIE RP MULTIOPŢIONALE. Dr. hab. prof. univ.

Derivarea integralei şi integrarea derivatei

Statistics. Correlational. Dr. Ayman Eldeib. Simple Linear Regression and Correlation. SBE 304: Linear Regression & Correlation 1/3/2018

Numerical Analysis Topic 4: Least Squares Curve Fitting

Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA

Soo King Lim Figure 1: Figure 2: Figure 3: Figure 4: Figure 5: Figure 6: Figure 7: Figure 8: Figure 9: Figure 10: Figure 11:

A L A BA M A L A W R E V IE W

Stats & Summary

REVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i

Section 7.2 Two-way ANOVA with random effect(s)

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1)

14. NOŢIUNI DE MECANICA ANALITICĂ Legături. 14. Noţiuni de Mecanică analitică

Mathematics HL and further mathematics HL formula booklet

Simple Linear Regression and Correlation.

Linear Regression. Can height information be used to predict weight of an individual? How long should you wait till next eruption?

Probability and. Lecture 13: and Correlation

Mathematics HL and further mathematics HL formula booklet

Summarizing Bivariate Data. Correlation. Scatter Plot. Pearson s Sample Correlation. Summarizing Bivariate Data SBD - 1

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

T h e C S E T I P r o j e c t

UNIVERSITI KEBANGSAAN MALAYSIA PEPERIKSAAN AKHIR SEMESTER I SESI AKADEMIK 2007/2008 IJAZAH SARJANAMUDA DENGAN KEPUJIAN NOVEMBER 2007 MASA : 3 JAM

Mathematics HL and further mathematics HL formula booklet

The Multiple Regression Model

APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita

Chapter 3 Supplemental Text Material

Econ 3790: Business and Economics Statistics. Instructor: Yogesh Uppal

Soluţii juniori., unde 1, 2

We like to capture and represent the relationship between a set of possible causes and their response, by using a statistical predictive model.

ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE

A METHOD FOR THE RAPID NUMERICAL CALCULATION OF PARTIAL SUMS OF GENERALIZED HARMONICAL SERIES WITH PRESCRIBED ACCURACY

Director grant: Dobrea Dan Marius

Le classeur à tampons

Advanced Algorithmic Problem Solving Le 3 Arithmetic. Fredrik Heintz Dept of Computer and Information Science Linköping University

Regression. By Jugal Kalita Based on Chapter 17 of Chapra and Canale, Numerical Methods for Engineers

Chapter Two. An Introduction to Regression ( )

Midterm Exam 1, section 2 (Solution) Thursday, February hour, 15 minutes

Statistics: Unlocking the Power of Data Lock 5

Correlation Analysis

Ch 2: Simple Linear Regression

Probleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1)

Regression, Inference, and Model Building

Objectives of Multiple Regression

IMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează

12.2 Estimating Model parameters Assumptions: ox and y are related according to the simple linear regression model

Multiple Regression. More than 2 variables! Grade on Final. Multiple Regression 11/21/2012. Exam 2 Grades. Exam 2 Re-grades

STATISTICAL DATA ANALYSIS IN EXCEL

PORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS

Random variables and sampling theory

MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual -

STAT 115:Experimental Designs

The 2017 Danube Competition in Mathematics, October 28 th. Problema 1. Să se găsească toate polinoamele P, cu coeficienţi întregi, care

Laborator 4. Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale în Matlab

1. Some solutions to some problems from Octogon Mathematical Magazine pag. 2 Neculai Stanciu, Titu Zvonaru

Lecture 2: The Simple Regression Model

Cooper and McGillem Chapter 4: Moments Linear Regression

Confidence Interval for the mean response

Gen ova/ Pavi a/ Ro ma Ti m i ng Count er st at Sep t. 2004

Ash Wednesday. First Introit thing. * Dómi- nos. di- di- nos, tú- ré- spi- Ps. ne. Dó- mi- Sál- vum. intra-vé-runt. Gló- ri-

6. Multiple Linear Regression

In Calculus I you learned an approximation method using a Riemann sum. Recall that the Riemann sum is

OH BOY! Story. N a r r a t iv e a n d o bj e c t s th ea t e r Fo r a l l a g e s, fr o m th e a ge of 9

Prezentarea şi prelucrarea datelor experimentale

Chapter 2 Intro to Math Techniques for Quantum Mechanics

Linear regression. We have that the estimated mean in linear regression is. ˆµ Y X=x = ˆβ 0 + ˆβ 1 x. The standard error of ˆµ Y X=x is.

Biostatistics 380 Multiple Regression 1. Multiple Regression

Multiple Comparisons. The Interaction Effects of more than two factors in an analysis of variance experiment. Submitted by: Anna Pashley

Mathematically, integration is just finding the area under a curve from one point to another. It is b

STAT Chapter 10: Analysis of Variance

CHAPTER 6 CURVE FITTINGS

Math 1313 Final Exam Review

Lecture Notes Types of economic variables

Lecture 15 Multiple regression I Chapter 6 Set 2 Least Square Estimation The quadratic form to be minimized is

Lecture 13 Extra Sums of Squares

Variance Decomposition and Goodness of Fit

1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE

SIMPLE REGRESSION ANALYSIS. Business Statistics

Objective of curve fitting is to represent a set of discrete data by a function (curve). Consider a set of discrete data as given in table.

REACTOARE CHIMICE. cu curgere piston (ideala) (Plug Flow Reactor PFR) cu amestecare completa (Mixed Flow Reactor MFR) de tip batch (autoclava)

In a one-way ANOVA, the total sums of squares among observations is partitioned into two components: Sums of squares represent:

Chapter Simpson s 1/3 Rule of Integration. ( x)

Add Maths Formulae List: Form 4 (Update 18/9/08)

Midterm Exam 1, section 1 (Solution) Thursday, February hour, 15 minutes

Introduction to mathematical Statistics

Simple Linear Regression

Predicting Survival Outcomes Based on Compound Covariate Method under Cox Proportional Hazard Models with Microarrays

CS 4758 Robot Kinematics. Ashutosh Saxena

Scratch Ticket Game Closing Analysis SUMMARY REPORT

Transcription:

REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA Sut stuţ î cre e tereseză să estmăm testte legătur dtre două su m multe vrle, su să găsm o relţe dec o formă ltcă mtemtcă cre să eprme o vrlă fucţe de ltele mplcte î procesul studt Eemplu: Am pute f teresţ î verfc esteţ ue relţ ître îălţme ttălu (u ttălu doptv) ş ce coplulu Am pute căut o legătură ître dcele de msă corporlă ş presue rterlă (petru persoe de vârst tre), căutăm să estmăm depedeţ ître efortul fzc ş frecveţ crdcă, pote ceste depd ş de vârstă, etc Regres repreztă epres mtemtcă ce permte estmre ue vrle fucţe de cel puţ o ltă vrlă Regres jută î determre relţe ş este folostă î specl î stud de predcţe Corelţ eprmă putere legătur dtre două vrle (testte relţe) Atât pr regrese cât ş pr corelţe putem determ dcă relţ este drect proporţolă (creştere vrle mplcă creştere vrle ; scădere vrle mplcă scădere vrle ), su vers proporţolă (creştere vrle duce l scădere vrle ) Regres lră Termeul de regrese fost trodus de mtemtcul Glto Metod costă î determre ue fucţ lre (este ce m smplă formă de depedeţă) f() = = +, cre să promeze clculul vlorlor pr vlorle ( este vrl depedetă, vrl depedetă su predctor) Atât cât ş sut vrle de tp cotuu Metod de clcul petru prmetr drepte de regrese costă î defre ue eror ş mmzre ceste Cosderăm că vem două şrur de dte corespuzător vrlelor letore de teres ş respectv (crcterzte c fd dstrute orml su gus)

Î telul următor sut prezette cele două şrur: : : REGRESIE LINIARĂ = 068 + 09 R² = 08573 (,) tg = = 0,68 Drept de regrese Dorm să determăm prmetr, ce defesc drept de regrese: f() = = + Petru cest se foloseşte metod celor m mc pătrte, cre costă î mmz sum pătrtelor erorlor dtre vlorle (etrse d epermet) ş vlorle f( ) clculte cu jutorul formule drepte de regrese Se defeşte erore: f ( ) Uele vlor le eror sut poztve, ltele sut egtve, dr erore estă î tote czurle, tuc câd 0 Petru u perde cestă formţe se v folos pătrtul eror Erore totlă v f formtă d sum tuturor erorlor determte de cele vlor epermetle: Acestă sumă pătrtelor dfereţelor este poztvă Astfel, prvd prolem cu ecuoscutele respectv, fucţ de grdul do v dmte u mm (fd sum pătrtelor, cest v f totdeu poztvă)

3 Erore totlă treue mmztă petru oţe o promre cât m corectă vlorlor lu fucţe de Codţ este c dervt rport cu fecre vrlă î prte să fe zero Oţem stfel sstemul de ecuţ: 0 0, 0 0 0 0 () 0 ) ( (), 0 Îlocum vlore lu d prm ecuţe î dou ş flăm prmetrul 0 (3) Ne folosm de formul: (4) Îlocum (4) î (3) ş vem: 0 Etrăgâd pe oţem: (5) Vlore lu se clculeză coform celor demostrte cu formul: (6) Î cocluze s-u dedus prmetr drepte: = +

Coefceţ (prmetr) drepte de regrese Prmetrul repreztă tersecţ drepte de regrese cu Dcă =0 tuc = Dcă vem m multe czur cu =0, tuc vlore lu v f eglă cu med tuturor vlorlor petru cre este 0 Treue vut î vedere că u î orce stuţe este poslă ş re ses cestă tersecţe cu De eemplu, petru predctorul, reprezetâd presue sstolcă su tempertur corpulu, vlore 0 u re terpretre î czur ormle (studem pceţ dec persoe î vţă) Prmetrul reprezt pt drepte (tget ughulu dtre dreptă ş l orzotlă) Dcă vlore lu este poztvă, tuc depedeţ ître cele două vrle letore este drect proporţolă Astfel, o creştere vrle, v duce l o creştere vrle, respectv o scădere vrle, v coduce l o scădere vrle Dcă vlore prmetrulu este egtvă, tuc depedeţ ître cele două vrle letore este vers proporţolă Vrţ îtr-u ume ses vrle, v duce l o vrţe î ses cotrr vrle Czul î cre u estă depedeţă ître cele două vrle, respectv, se oţe petru =0 Orcât m modfc vrl, tuc v rămâe costt = Pt drepte repreztă vrţ vrle depedete, petru o creştere su descreştere predctorulu () cu o utte Avem formul drepte de regrese: = + Creştem vlore lu cu o utte, Noul v f = + (+) = + + Se oservă că dfereţ dtre ş este eglă cu 4

Testre modelulu pr metod lze vrţe (ANOVA) Determre coefceţlor drepte de regrese perms crere uu model mtemtc ce eprmă legătur ître cele două vrle Este mportt să putem verfc dcă modelul cret este u î sesul promăr cât m corecte dtelor Alz vrţe (ANOVA) este o metodă sttstcă ce permte evlure performţe modelulu determt Vrţ ue vrle letore este măsurtă pr tere stdrd, dr pote f folostă ş devţ fţă de vlore mede Vrţ totlă pote f eprmtă folosd sum pătrtelor devţlor stfel: SST (SST Totl Sum of Squre) (7) Fcem pel l vlorle estmte pr modelul regresol propus, otte ˆ Eprmăm stfel: ˆ ˆ Rdcâd l pătrt epres lăturtă se pote răt că SST Prmul terme: ˆ ˆ ˆ repreztă vrţ dtelor î jurul drepte de regrese Acestă vrţe u este dortă, fd cosdertă o erore Este ottă SSE (Error Sum of Squre) Al dole terme, ˆ eprmă devţle fţă de mede le vlorlor estmte Este sum dfereţelor fţă de mede le vlorlor determte pr regrese Aceste sut eprmte de modelul cret Este ott prescurtt SSR (Regresso Sum of Squre) Oţem stfel: SST = SSE + SSR 5

SSR Rportul ott r se umeşte coefcet de determre ş repreztă SST pătrtul coefcetulu de corelţe ce v f dscutt îtr-u cptol următor Defre medlor sumelor pătrtelor dfereţelor ce eprmă erore ş regres se relzeză pr determre grdelor de lertte Grdele de lertte otte df (degree of freedom) eprmă dmesue ecesră uu spţu de lucru Este umărul de dte depedete De eemplu, dc vem o codţe de mmzre eror, tuc d umărul totl de dte, codţ de mm v scăde grdele de lertte cu Grdele de lertte defesc u prmetru prţâd ue sttstc (sttstc Fsher de eemplu) Avem stfel: SSR este crcterztă de df=, SSE de df=- ş SST de df=- Putem clcul medle: SSR MSR, Rportul ott SSE MSE (8) MSR F este o sttstcă de tp Fsher, cre pr velul de MSE semfcţe determt (ott p), e dă formţ chee supr modelulu regresol determt Dcă vlore semfcţe este p<0,05, dec su 5%, tuc modelul lr dezvoltt este utl predcţe Ită u eemplu î cre telul de lză vrţe î stuţ regrese lre este relzt pr softul de sttstcă (pote f SPSS, Sttstc su î Ms Ecel) Telul 0 Alz vrţe ANOVA petru modelul regresol lr ANOVA df SS MS F Sgfcce F Regresso 305375 305375 33880 00873337 Resdul (Error) 4 5404 386 Totl 5 6709375 Coeffcets Stdrd Error t Stt P-vlue Lower 95% Upper 95% Itercept 69333333 04099 6647 E-05 468063795 946034 Brthwegh 05733333 0085555 838967 00873-0066446 034083 Erore su rezduul u î cest cotet ceeş semfcţe 6

Î l corespuzătore regrese vem clculte vlorle SSR, MSR ş grdele de lertte Cu cât cestă vlore SSR v f m mre cu tât modelul ostru v eplc m e vrţle prezete Pe râdul următor sut dtele cu prvre l sum erorlor (rezduu), SSE, MSE Cu cât ceste sut m mc cu tât ş erorle sstemulu sut m mc r modelul preztă u grd m mre de îcredere Î coture, se preztă vlore sttstc Fsher ş corespuzător velul de semfcţe Dcă vem p su 0,05 deducem că drept de regrese promeză e dtele ostre Dcă vem p clcult peste 0,05 dr su 0, (0%), putem deduce că vrl depedetă re o umtă flueţă supr cele depedete dr u î totltte Putem dăug dte o su cercet ş flueţ ltor vrle î sstem Î fl, vem dtele ecesre modelulu, dec costt = tercept ş pt, ce re vlore 0,57 petru dtele prezete studte Aş cum m clcult ş utlzt sttstc F ş velul de semfcţe corespuzător îtregulu sstem, putem clcul petru coefceţ drepte de regrese ş, sttstc t ş velul de semfcţe Aceste e jută l verfcre dfereţe fţă de vlore ulă De semee, sut prezete lmtele mmă ş mmă de vrţe cestor coefceţ cu îcredere de 95% Dcă ceste lmte cuprd vlore 0 (zero), tuc u estă semfcţe sttstcă ş potez ulă este ccepttă Oservţ Î czurle prctce, vrlele ş pot să u fe dstrute orml Acest ejus pote f corectt pr plcre uor trsformăr cum r f logrtmre petru trsform dstruţ î form gusă Evdet, vom ve grjă l terpretre corectă rezulttelor (dec pte ş termeulu ler) Atât cât ş sut deduse d eştoe Aceşt prmetr şdr, repreztă vrle letore Astfel, se pote costru u tervl de îcredere petru cele două ecuoscute ş Pr estmre prmetrlor ş se vor oţe petru tervle smetrce vlorle lmtă: 0, respectv 0 7

Reprezetâd grfc drept de regrese petru cele 4 czur lmtă oţem o suprfţă de regrese m, m m tg, m tg =+ m m Reprezetre grfcă suprfeţe de regrese Î cest cz ue vlor î v corespude u tervl de vlor m, m Petru =0 tervlul cocde cu ( m, m ) Acest tervl este dtort tocm estmărlor prmetrlor drepte de regrese Corelţ Noţu Legătur dtre două vrle letore, î cre u dtre ele vrză costt (su cotrolt), r celltă vrză letor fost descrsă de form lră drepte de regrese Corelţ crcterzeză legătur dtre două vrle letore ş cu N N Destte de reprtţ ormle, respectv,, proltte fucţe de reprtţe ormlă vrtă (vâd do prmetr) re epres: f (, ) ep (9) Î cestă formulă repreztă coefcetul de corelţe Domeul de vrţe este cuprs ître ş,, Prctc, grdul de depedeţă dtre cele două vrle letore este deft de cest coefcet de corelţe (se oteză cu,,r câd este determt d dtele rele coţe o umtă erore) 8

Dcă =0, tuc u estă depedeţă ître cele două vrle letore, ceste fd cosderte depedete Clculâd destte de proltte oţem: 0 f (, ) e e f (, ) f ( ) f ( ) Iterpretre Dcă 0, tuc cele două vrle letore sut depedete stocstc (letor) Petru >0 spuem că cele două vrle letore sut depedete drect proporţol Cu cât se prope de vlore cu tât depedeţ este m putercă Dcă <0, tuc cele două vrle letore vrză vers proporţol ş legătur este cu tât m putercă cu cât coefcetul de corelţe este m propt de vlore Prctc, vlore l pătrt corelţe clculte r (mtm că se oteză cu r deorece este determt d dtele rele, dec repreztă o promre) eprmă procetul d vrţ vrle ce pote f eplctă de vrţ vrle Î lz regrese ş corelţe se preztă cestă vlore coefcetulu de determre Amtm formul de clcul d lz SSR vrţe: r SST Grfcele de m jos dcă o legătură putercă, respectv slă, ître două vrle letore, Legătură putercă Legătură slă Tpur de legătur ître setur de dte 9

Clculul coefcetulu de corelţe se relzeză pr deducere mede produselor terlor ormte: M Prelucrâd formul precedetă se juge l: Acestă formulă de clcul pote f plctă dor î czul două vrle letore reprtzte orml Testre coefcetulu de corelţe Este mportt să putem fl dcă vrţ cu îcredere de 95% cestu coefcet cuprde su u vlore ulă Cu lte cuvte, treue să răspudem l îtrere prvd dfereţ semfctvă coefcetulu de corelţe fţă de vlore ulă Ştm că î orce epermet su proces terve fctorul de tp letor ce mplcă esteţ ue vrţ î vlore dctorlor sttstc Dorm să vedem dcă cestă vrţe mplctă este depăştă î czul ostru, cee ce r dc esteţ relă uu efect pe cre de fpt îl căutăm ş îl studem Se demostreză că următore fucţe respectă o dstruţe de tp t (Studet): t r (0) r Verfcăm potez ulă H 0 : 0 pr dstruţ meţotă, ştd că este crcterztă de - grde de lertte ( este umărul de dte d eşto volumul eştoulu) Dcă vlore clcultă p clcult este m mcă decât 5%, vem semfcţe sttstcă, dec coefcetul de corelţe este dfert de 0, treâd esteţ ue umte relţ ître vrle 0

A dou metodă de terpretre fce pel efectv l vlore sttstc t clculte cu formul 0 Dcă cestă vlore este m mre c ce teltă, corespuzătore uu umăr de grde de lertte - ş ue îcreder lterle de 95%, tuc vem semfcţe sttstcă Eemplu Petru dtele căror lză ANOVA fost prezettă teror se oţe r = 0,44 r volumul eştoulu este =6 vlor 6 Clculăm vlore sttstc t, t 0,44, 838 0,945 D dtele telte le sttstc t, petru îcredere lterlă 95%, dec rsc 5% ş -=4 grde de lertte oţem vlore t, 45 0,05, 4 Vlore clcultă,838 este m mcă decât ce teltă,45 cee ce deotă că vrţ îtâltă se îcdreză î domeul cceptt, dec u estă dfereţă semfctvă sttstc Cu lte cuvte putem frm cu îcredere de 95% că vlore coefcetulu de corelţe pote f ulă Acest îsemă că relţ eprmtă pr vlore puctulă r = 0,44 este rezulttul hzrdulu Oservţ supr regrese lre ş corelţe Presupuem că vem două setur de dte :,,, respectv :,, Clculâd regres = f() = + oţem umte vlor petru coefceţ ş Dcă etrgem pe fucţe de vem: () Clculâd regres = g() = + () ş comprâd cu relţ () cele două drepte pot su u cocde Deducere coefceţlor,, respectv, dferă sustţl, deorece î prmul cz s- pus codţ c sum pătrtelor erorlor pe drecţ O să fe mmă, r î l dole cz codţ fost c sum pătrtelor erorlor pe O să fe mmă

Corelţ eprmă tocm cestă semăre dtre cele două drepte de regrese Notăm cu A drept =f(), respectv cu B drept =g() Dcă dreptele se suprpu tuc =, r depedeţ letore deve determstă (uu puct pe î corespude u sgur puct pe ) ş dreptele de regrese u lur prme sectore Astfel, cuoscâd pe, putem determ pe cu o precze uă î fucţe de dtele d eşto Dcă = - tuc dreptele se suprpu dr u form sectore dou, r depedeţ este vers proporţolă Ş î cest cz, legătur este de tp determst Î geerl dreptele pot su u să se prope m mult su m puţ, demostrâd depedeţ dtelor Prezetăm m jos î ptru grfce succesve cele reltte A, B A B Depedeţă determstă drect proporţolă Depedeţă stohstcă drect proporţolă A, B A B Depedeţă determstă vers proporţolă Depedeţă stohstcă vers proporţolă Tpur de depedeţe ître regrese ş corelţe

Dcă vlore coefcetulu de corelţe este 0, tuc cele două drepte fc u ugh de 90 0 (sut perpedculre) Este orml c legătur dtre cele două drepte să determe ş semul coefcetulu de corelţe Dcă d =f() oţem o ptă egtvă, tuc tot egtvă v f ş pt oţută d clculul =g() ş tot egtv v f ş coefcetul de corelţe (evdet legătur rămâe vllă ş petru czul pte poztve) 3