Пакет анализа «Регрессия». Теория и практические советы презентация

Пакет анализа «Регрессия» Теория и практические советы

Про корреляцию & регрессию Задача корреляционного анализа – определение тесноты и направления связи между изучаемыми величинами. В ходе регрессионного анализа определяется аналитическое выражение связи зависимой случайной величины Y (результативный признак) с независимыми случайными величинами Х1, Х2, …Хm (факторами).

Уравнение регрессии - это форма связи результативного признака Y с факторами Х1, Х2, …Хm. В зависимости от типа выбранного уравнения различают линейную и нелинейную (квадратичную, экспоненциальную, логарифмическую и т.д.) регрессию.

Парная и множественная В зависимости от числа взаимосвязанных признаков различают парную и множественную регрессию. Парная – исследуется связь между двумя признаками (результативным и факторным). Множественная (многофакторная) – между тремя признаками (результативным и несколькими факторными).

Задачи регрессионного анализа При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Задачи регрессионного анализа Рассмотрим основные задачи регрессионного анализа: установление формы зависимости, определение функции регрессии, оценка неизвестных значений зависимой переменной. Установление формы зависимости. Характер и форма зависимости между переменными могут образовывать следующие разновидности регрессии: положительная линейная регрессия (выражается в равномерном росте функции); положительная равноускоренно возрастающая регрессия; положительная равнозамедленно возрастающая регрессия; отрицательная линейная регрессия (выражается в равномерном падении функции); отрицательная равноускоренно убывающая регрессия; отрицательная равнозамедленно убывающая регрессия. Однако описанные разновидности обычно встречаются не в чистом виде, а в сочетании друг с другом. В таком случае говорят о комбинированных формах регрессии.

Особенность и этапы регрессионного анализа Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет зависимость между исследуемыми переменными. Последовательность этапов регрессионного анализа Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений. Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных. Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель. Формулировка гипотезы о форме связи (парная или множественная, линейная или нелинейная). Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии) Оценка точности регрессионного анализа. Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов. Предсказание неизвестных значений зависимой переменной.

Этапы регрессионного анализа 1. Задание аналитической формы уравнения регрессии и определение параметров регрессии. 2. Определение в регрессии степени стохастической взаимосвязи результативного признака и факторов, проверка общего качества уравнения регрессии. 3. Проверка статистической значимости каждого коэффициента уравнения регрессии и определение их доверительных интервалов.

Зачем Инструмент анализа "Регрессия" применяется для подбора параметров уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена. Инструмент "Регрессия" использует функцию ЛИНЕЙН.

Определение функции и оценка неизвестных значений Определение функции регрессии. Вторая задача сводится к выяснению действия на зависимую переменную главных факторов или причин, при неизменных прочих равных условиях, и при условии исключения воздействия на зависимую переменную случайных элементов. Функция регрессии определяется в виде математического уравнения того или иного типа. Оценка неизвестных значений зависимой переменной. Решение этой задачи сводится к решению задачи одного из типов: Оценка значений зависимой переменной внутри рассматриваемого интервала исходных данных, т.е. пропущенных значений; при этом решается задача интерполяции. Оценка будущих значений зависимой переменной, т.е. нахождение значений вне заданного интервала исходных данных; при этом решается задача экстраполяции. Обе задачи решаются путем подстановки в уравнение регрессии найденных оценок параметров значений независимых переменных. Результат решения уравнения представляет собой оценку значения целевой (зависимой) переменной.

Предположения РА Рассмотрим некоторые предположения, на которые опирается регрессионный анализ. Предположение линейности, т.е. предполагается, что связь между рассматриваемыми переменными является линейной. Так, в рассматриваемом примере мы построили диаграмму рассеивания и смогли увидеть явную линейную связь. Если же на диаграмме рассеивания переменных мы видим явное отсутствие линейной связи, т.е. присутствует нелинейная связь, следует использовать нелинейные методы анализа. Предположение о нормальности остатков. Оно допускает, что распределение разницы предсказанных и наблюдаемых значений является нормальным. Для визуального определения характера распределения можно воспользоваться гистограммами остатков. При использовании регрессионного анализа следует учитывать его основное ограничение. Оно состоит в том, что регрессионный анализ позволяет обнаружить лишь зависимости, а не связи, лежащие в основе этих зависимостей. Регрессионный анализ дает возможность оценить степень связи между переменными путем вычисления предполагаемого значения переменной на основании нескольких известных значений.

Уравнение регрессии Уравнение регрессии выглядит следующим образом: Y=a+b*X При помощи этого уравнения переменная Y выражается через константу a и угол наклона прямой (или угловой коэффициент) b, умноженный на значение переменной X. Константу a также называют свободным членом, а угловой коэффициент - коэффициентом регрессии или B-коэффициентом. В большинстве случав (если не всегда) наблюдается определенный разброс наблюдений относительно регрессионной прямой. Остаток - это отклонение отдельной точки (наблюдения) от линии регрессии (предсказанного значения). Для решения задачи регрессионного анализа в MS Excel выбираем в меню Сервис "Пакет анализа" и инструмент анализа "Регрессия". Задаем входные интервалы X и Y. Входной интервал Y - это диапазон зависимых анализируемых данных, он должен включать один столбец. Входной интервал X - это диапазон независимых данных, которые необходимо проанализировать. Число входных диапазонов должно быть не больше 16. На выходе процедуры в выходном диапазоне получаем отчет, приведенный в следующих таблицах.

Этап 1 Уравнение множественной линейной регрессии где – теоретические значения результативного признака, полученные путем подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии; – значения факторных признаков; – параметры уравнения (коэффициенты регрессии).

МНК Параметры уравнения регрессии могут быть определены с помощью метода наименьших квадратов, который используется в пакете анализа данных «Регрессия»: находятся параметры модели , при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по выбранному уравнению регрессии, т.е. min.

МНК Рассматривая S в качестве функции параметров и проводя математические преобразования (дифференцирование), получаем систему нормальных уравнений с m неизвестными (по числу параметров ). Здесь n – число наблюдений, m – число факторов в уравнении регрессии. Решение системы позволяет получить значения параметров регрессии .

Этап 2 Для определения величины степени стохастической взаимосвязи результативного признака Y и факторов Х необходимо знать следующие дисперсии: - общую дисперсию результативного признака Y, отображающую влияние как основных, так и остаточных факторов: где - среднее значение результативного признака Y;

Дисперсии - факторную дисперсию результативного признака Y, отображающую влияние только основных факторов: - остаточную дисперсию результативного признака Y, отображающую влияние только остаточных факторов:

Сложение дисперсий При корреляционной связи результативного признака и факторов выполняется соотношение при этом

Коэффициент детерминации Для анализа общего качества уравнения линейной многофакторной регрессии используют множественный коэффициент детерминации , называемый также квадратом коэффициента множественной корреляции R. Множественный коэффициент детерминации рассчитывается по формуле и определяет долю вариации результативного признака, обусловленную изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель.

Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Мера определенности всегда находится в пределах интервала [0;1]. В большинстве случаев значение R-квадрат находится между этими значениями, называемыми экстремальными, т.е. между нулем и единицей. Если значение R-квадрата близко к единице, это означает, что построенная модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных. И наоборот, значение R-квадрата, близкое к нулю, означает плохое качество построенной модели. множественный R - коэффициент множественной корреляции R - выражает степень зависимости независимых переменных (X) и зависимой переменной (Y). Множественный R равен квадратному корню из коэффициента детерминации, эта величина принимает значения в интервале от нуля до единицы. В простом линейном регрессионном анализе множественный R равен коэффициенту корреляции Пирсона.

F критерий Так как в большинстве случаев уравнение регрессии приходится строить на основе выборочных данных, то возникает вопрос об адекватности построенного уравнения данным генеральной совокупности. Для этого проводится проверка статистической значимости коэффициента детерминации на основе F-критерия Фишера: где n – число наблюдений; m – число факторов в уравнении регрессии. Если в уравнении регрессии свободный член 0, то числитель n-m-1 следует увеличить на 1, т.е. он будет равен n-m.

F критерий В математической статистике доказывается, что если гипотеза выполняется, то величина F имеет F-распределение с k=m и i=n-m-1 числом степеней свободы, т.е. Гипотеза о незначимости коэффициента детерминации отвергается, если При значениях считается, что вариация результативного признака Y обусловлена в основном влиянием включенных в регрессионную модель факторов Х.

Ошибка аппроксимации Для оценки адекватности уравнения регрессии часто также используют показатель средней ошибки аппроксимации

Этап 3 Возможна ситуация, когда часть вычисленных коэффициентов регрессии не обладает необходимой степенью значимости, т.е. значения данных коэффициентов будут меньше их стандартной ошибки. В этом случае такие коэффициенты должны быть исключены из уравнения регрессии. Поэтому проверка адекватности построенного уравнения регрессии наряду с проверкой значимости коэффициента детерминации включает также и проверку значимости каждого коэффициента регрессии.

t-критерий Для оценки адекватности уравнения регрессии часто также используют показатель средней ошибки аппроксимации где - стандартное значение ошибки для коэффициента регрессии .

t-критерий В математической статистике доказывается, что если гипотеза выполняется, то величина t имеет распределение Стьюдента с k=n-m-1 числом степеней свободы, т.е. Гипотеза о незначимости коэффициента регрессии отвергается, если

Границы доверительных интервалов Зная значение можно найти границы доверительных интервалов для коэффициентов регрессии

Коэффициент эластичности При экономической интерпретации уравнения регрессии также широко используются частные коэффициенты эластичности, показывающие , на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении значения соответствующего факторного признака на 1%, и определяемые по формуле где - среднее значение соответствующего факторного признака; - среднее значение результативного признака; - коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.

Технология работы

Рис. 14-1

Подготовка данных для ввода К сожалению, пакет анализа данных принимает в качестве входного интервала только данные, идущие подряд. Нельзя через точку с запятой перечислять массивы, находящиеся в разных местах файла. Кроме того, каждый показатель должен быть прописан по столбцам сверху вниз. Должно быть одинаковое количество значений в каждой вводимой переменной. Если необходимо вводить переменные текущего периода и лаговые, их следует выстроить на одинаковом уровне, а только подписать, где текущая переменная, а где лаговая. Пример входного массива дан на следующем слайде.

Пример массива, сформированного для ввода

4-5

6 6. Выходной интервал/Новый рабочий лист/Новая рабочая книга.

7-8

9-11

Пример 14.1

Табл. 14.1

Что где

Рис. 14.2

Анализ табл. 14-2

Таблица 14.2

Таблица 14.3

Анализ табл.14-3

Анализ табл.14-3 – часть 2

Таблица 14.4

Анализ табл.14-4

Табл. 14.5

Описание табл. 14-5

Строим уравнение регрессии

Значимость коэффициента детерминации

Значимость коэффициентов регрессии

Значимость коэффициентов регрессии - 2

ВЫВОД ОСТАТКА

При помощи этой части отчета мы можем видеть отклонения каждой точки от построенной линии регрессии. Наибольшее абсолютное значение остатка в нашем случае - 0,778, наименьшее - 0,043. Для лучшей интерпретации этих данных воспользуемся графиком исходных данных и построенной линией регрессии, представленными на рисунке. Как видим, линия регрессии достаточно точно "подогнана" под значения исходных данных. Следует учитывать, что рассматриваемый пример является достаточно простым и далеко не всегда возможно качественное построение регрессионной прямой линейного вида.

Исходные данные и линия регрессии Рисунок 1

Осталась нерассмотренной задача оценки неизвестных будущих значений зависимой переменной на основании известных значений независимой переменной, т.е. задача прогнозирования. Имея уравнение регрессии, задача прогнозирования сводится к решению уравнения Y= x*2,305454545+2,694545455 с известными значениями x. Результаты прогнозирования зависимой переменной Y на шесть шагов вперед представлены в таблице 4.

Прогноз

Выводы Таким образом, в результате использования регрессионного анализа в пакете Microsoft Excel мы: построили уравнение регрессии; установили форму зависимости и направление связи между переменными - положительная линейная регрессия, которая выражается в равномерном росте функции; установили направление связи между переменными; оценили качество полученной регрессионной прямой; смогли увидеть отклонения расчетных данных от данных исходного набора; предсказали будущие значения зависимой переменной. Если функция регрессии определена, интерпретирована и обоснована, и оценка точности регрессионного анализа соответствует требованиям, можно считать, что построенная модель и прогнозные значения обладают достаточной надежностью. Прогнозные значения, полученные таким способом, являются средними значениями, которые можно ожидать.