Регрессионный анализ, предпосылки, алгоритм проведения
После того как ур. регрессии найдено необходимо произвести статистический анализ результата, этот анализ состоит в следующем:
Проверяется значимость всех коэффициентов регрессии в сравнении с ошибкой воспроизводимости и устанавливается адекватность уравнения регрессии. Такое исследование называется регрессионным анализом.
Для выполнения регрессионного анализа необходимо выполнение следующих условий
1) Входной параметр х измеряется с пренебрежительно малой ошибкой, появление ошибки при измерении у объясняется наличием в процессе невыявленных переменных невошедших в уравнение регрессии.
2) Результатом наблюдений над выходными величинами у1, у2, у3….уn представляет собой независимые нормально распределенные случайные величины.
3) При проведении эксперимента с объемом выборки N при условии, что каждый опыт проведен m раз выборочные дисперсии должны быть однородными.
Порядок определения однородности дисперсий:
1) Определяется среднее значение по результатам параллельных опытов
2) Определяются выборочные дисперсии
3) Нахождение суммы дисперсий
4) Составляется соотношение
- максимальное значение выборочных дисперсий
Если дисперсии однородны, то Gmax<Gq(N,m-1), где Gq(N,m-1) – критерий Кохрена с уровнем значимости q.
Если выборочные дисперсии однородны, то рассчитывается дисперсия воспроизводимости.
Число степеней свободы
Дисперсия воспроизводимости необходима для определения значимости коэффициентов регрессии. Оценка значимости коэффициентов осущ-ся по критерию Стьюдента:
Если tj>tq(υ), то коэффициент значимости отличается от 0. Если дисперсии равны,то
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты коррелированы друг с другом.
Адекватность уравнения регрессии проверяется по критерию Фишера:
;
l – число коэффициентов регрессии.
Если критерий Фишера меньше табличного значения, то уравнение адекватно.
При отсутствии параллельных опытов и дисперсии воспроизводимости, воспроизводимость можно оценить, сравнив остаточную и средние дисперсии:
;
Параболическая регрессия
Если уравнение регрессии является полиномом некоторой системы, то коэффициенты находятся по методу наименьших квадратов.
Рассмотрим
Аналогичными по структуре уравнениями будут определяться коэффициенты параболы любого порядка