Оценка кривой

ocenka_krivoy

Показывает линейный и квадратический коэффициент корреляции между двумя метрическими переменными и долю дисперсии зависимой переменной обусловленную влиянием независимой. Если доля дисперсии зависимой переменной, обусловленная независимой переменной (Rквадрат), больше по модели квадратической регрессии – значит, регрессия происходит не по прямой линии. Это означает, что в некоторых отрезках регрессии будет происходить ее спад, а в некоторых ее обострение. Графически это изображается в виде прямой линии для линейной регрессии и кривой для квадратической регрессии, на графике где одна координата является зависимой переменной, а другая координата независимой переменной.

Ø       в список «зависимые» вносим одну или несколько метрических (порядковых) переменных;

Ø       в список «независимый» вносим одну метрическую (порядковую) переменную;

Ø       галочки в подменю «модели»: квадратическая.

Model Description

Данные повествовательного характера, не представляющие для нас никакой ценности.

Case Processing Summary

1.        N – количество ответов (пропущенные, валидные) в сумме по всем переменным.

Variable Processing Summary

1.        N – количество ответов (пропущенные, валидные) отдельно по всем переменным.

Model Summary and Parameter Estimates

1.        Модели – модель анализа.

2.        R квадрат - доля (коррелируемой) дисперсии зависимых переменных обусловленная воздействием независимой переменной (%). Если значение R квадрат больше по модели квадратической регрессии – значит, регрессия происходит не по прямой линии. Это означает, что в некоторых отрезках регрессии будет происходить ее спад, а в некоторых ее обострение, что будет отображаться на графике в виде прерывистой, кривой линии. Если значения R квадрат одинаковызначит, регрессия линейная, и оси регрессии по двум моделям будут совпадать.

3.        F – вспомогательная величина.

4.        ст.св.1 – вспомогательная величина.

5.        ст.св.2 – вспомогательная величина.

6.        р – статистическая значимость (не больше 0,05 считается значимым).

7.        Constant – вспомогательная величина.

8.        b1 – вспомогательная величина.

9.        b2 – вспомогательная величина.

Графическое представление

1.       График регрессии – он отображается  в виде прямой линии для линейной модели и кривой, прерывистой для квадратической модели. Если значения R квадрат одинаковызначит, регрессия линейная, и оси регрессии по двум моделям будут совпадать. Строится на графике, где одна координата является зависимой переменной, а другая координата независимой переменной.

Если мы поставим галочку  в меню «оценка кривой»:  показать таблицу ANOV – то получим все выше перечисленные таблицы и значения, которые мы описывали при использовании меню «Регрессия», подменю «Линейная», но отдельно по модели линейной регрессии, и отдельно по модели квадратической регрессии. Значения R квадрат будут находиться в разных таблицах, но при этом их смысл не меняется: если значение R квадрат больше по модели квадратической регрессии – значит, регрессия происходит не по прямой линии.


Экскурс в мир терминологии

С ЛЕГКОЙ РУКИ – сделать что-то по примеру, совету, инициативе кого-то.