Занимательная статистика, Регрессионный анализ, Манга, Такахаси С., 2014

Занимательная статистика, Регрессионный анализ, Манга, Такахаси С., 2014.

Риса и Миу учатся в институте и подрабатывают в кафе Norns. Миу очень нравится один из посетителей кафе, но она не знает, как с ним познакомиться. Однажды он забывает на столе книгу, которая оказывается учебником по регрессионному анализу. Теперь есть повод заговорить с ним, но Миу почти не знакома с регрессионным анализом. И тогда Риса берётся помочь своей подруге разобраться в этой науке, осваивая которую Миу узнает, зачем и когда нужен регрессионный анализ, как его проводить, как оценивать его достоверность. В ходе обучения Миу познакомится с такими разновидностями регрессионного анализа, как множественная и логистическая регрессия и на примере кафе Norns научится практически их использовать. Если у вас появилась необходимость на основе некоторых данных предсказать другие данные, например, зная расположение и площадь нового магазина предсказать, какая у него будет выручка, то эта книга для вас.




СУММА КВАДРАТОВ ОТКЛОНЕНИЙ, РАССЕЯНИЕ, СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ.
Миу и Риса вместе с коллегами по работе пошли в караоке, где они разделились на 2 команды по 5 человек в каждой и стали состязаться в пении. Оценки, полученные каждым участником, приведены в двух следующих таблицах.
Средний балл как в команде Миу, так и в команде Рисы, оказался одинаковым — 60 баллов. Однако общие картины существенно отличались. Команда Миу отличалась, так сказать, большей неравномерностью баллов, или, другими словами, «степень разброса» данных была выше.

В качестве показателя «степени разброса» данных приняты такие понятия, как сумма квадратов отклонений, дисперсия и среднеквадратичное отклонение (квадратичное отклонение). Все эти показатели характеризуются следующими свойствами:
• минимальное значение равно 0;
• значение тем больше, чем выше «степень разброса» данных.
Сумма квадратов отклонений часто используется для различных методов анализа, в том числе регрессионного, и находится как сумма квадратов разностей каждого из значений данных и среднего арифметического значения. Этот показатель имеет один роковой недостаток — чем больше данных, тем больше его значение, поэтому в качестве показателя разброса данных он используется довольно редко.
Дисперсия — это показатель, который исправляет недостаток показателя сумма квадратов отклонений. Он вычисляется как:
Сумма квадратов отклонений / Количество данных"
Среднеквадратичное отклонение (квадратичное отклонение, СКО), имеющее аналогичный дисперсии смысл, вычисляется по формуле:
CKO = √ Дисперсия
Давайте попробуем найти сумму квадратов отклонений, дисперсию и среднеквадратичное отклонение для команд Миу и Рисы.

Содержание
Пролог
ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В NORNS!
Главе 1. БАЗОВЫЕ ЗНАНИЯ
1.Правила записи
2.Обратные функции
3.Показательные функции и функция натурального логарифма
4.Свойства показательных и логарифмических функций
5.Производная
6.Матрицы
7.Количественные и качественные данные
8.Сумма квадратов отклонений, рассеяние, стандартное отклонение
9.Функция плотности вероятности
Глава 2. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
1.Что такое регрессионный анализ
2.Конкретный пример регрессионного анализа
3.Замечание по поводу проведения регрессионного анализа
4.Нормированный остаток
5.Интерполяция и экстраполяция
6.Автокорреляция
7.Нелинейные уравнения регрессии
Глава 3. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ
1.Что такое множественная регрессия
2.Конкретный пример множественной регрессии
3.Замечание по поводу проведения множественной регрессии
4.Нормированный остаток
5.Обобщённое расстояние Махаланобиса. доверительный интервал и прогнозируемый интервал
6.Множественная регрессия при наличии неизмеряемых данных среди объясняющих переменных
7.Мультиколлинсарность
8.Степень влияния каждой из объясняющих переменных на отклик и множественная регрессия
Глава 4. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
1.Что такое логистическая регрессия
2.Метод максимального правдоподобия
3.Трактовка отклика
4.Конкретный пример логистической регрессии
5.Замечание по поводу проведения логистической регрессии
6.Отношение перевесов
7.Пузырьковая диаграмма
Приложение.
ПРОБУЕМ ВЫЧИСЛЯТЬ В EXCEL!
1.Основание натурального логарифма
2.Значение показательной функции
3.Значение функции натурального логарифма
4.Произведение матриц
5.Обратная матрица
6.Нахождение на оси х графика распределения хи-квадрат значения, соответствующего заданной вероятности
7.Вероятность распределения хи-квадрат
8.Нахождение на оси х графика F-распрсдсления значения, соответствующего заданной вероятности
9.Вероятность F-распредсления
10.(Частные) коэффициенты (можественной) регрессии
11. Коэффициенты уравнения логистической регрессии
Предметный указатель.

Купить .



Хештеги: #учебник по экономике :: #экономика :: #Такахаси