- •2.2. Лабораторная работа №2 “ Компьютерная обработка результатов эксперимента ”
- •2.2.1. Постановка задачи регрессионного анализа
- •2.2.2. Математический анонс.
- •1.Предварительная обработка результатов эксперимента
- •2.Поиск оценок коэффициентов линейной регрессии.
- •3.Анализ остатков и выявление выбросов.
- •4.Проверка значимости влияния факторов на отклик.
- •5.Проверка адекватности регрессии.
- •2.2.3. Подготовка данных
- •2.2.4. Рекомендации по реализации алгоритма обработки данных в пакетеStatistica.
- •1. К предварительной обработке результатов эксперимента.
- •2. К поиску оценок коэффициентов линейной регрессии.
- •3.К анализу остатков и выявлению выбросов.
- •4. К проверке значимости влияния факторов на отклик.
- •5. К проверке адекватности регрессии.
- •2.2.5. Требования к оформлению лабораторной работы.
2.2.4. Рекомендации по реализации алгоритма обработки данных в пакетеStatistica.
Обработка результатов эксперимента с целью получения регрессионной модели выполняется по алгоритму, приведённому в математическом анонсе. При реализации каждого этапа алгоритма в пакете рекомендуется следовать рекомендациям, приведенным ниже.
1. К предварительной обработке результатов эксперимента.
Вычисление , и S2воспр:
в меню команды Анализ выбрать Основные статистики и таблицы,
в окне Основные статистики и таблицы выбрать Описательные статистики, ОК,
в окне Описательные статистики щёлкнуть Переменные и из списка переменных выбрать S2Y, ОК,
выбрать закладку Дополнительно, в списках вычисляемых величин отметить Среднее, Сумма, Mинимум и максимум щёлкнуть ОК.
Полученные значения переписать в лабораторный журнал и в таблице данных рассчитать GMAX, подставив требуемые значения в формулу (5). Таблица с распределением Кохрена находится в специальном файле. После проверки равноточности переменной S2VOS присвоить полученное выше значение Среднее.
Вычисление корреляционной матрицы:
перейти в стартовую панель модуля Основные статистики и таблицы,
в окне Основные статистики и таблицы выбрать Парные и частные корреляции, ОК,
в окне Парные и частные корреляции щёлкнуть Квадратная матрица, в открывшемся окне выбрать переменные для анализа (Y и все X), ОК,
в окне Парные и частные корреляции щёлкнуть ОК.
2. К поиску оценок коэффициентов линейной регрессии.
Расчет выполняется выполняются в модуле Множественная регрессия. Зависимая (Y) и независимые (X1,X2,…,Xn) переменные назначаются в соответствии с регрессией (2). Таблицу результатов, которая появляется при нажатии на клавишу Итоговая таблица регрессии в окне Результаты множественной регрессии, полностью переписать в лабораторный журнал.
3.К анализу остатков и выявлению выбросов.
Для выявления возможных выбросов в окне Результаты множественной регрессии выбрать закладку Остатки/предсказанные/наблюдаемые значения и щёлкнуть Анализ остатков. В окне анализа остатков выбрать закладку Остатки и щёлкнуть Построчные графики остатков. В таблице Остатки звёздочками показано расположение остатков в интервале [0 3σ]. Если обнаружен опыт, в котором есть выброс, его номер запишите в лабораторный журнал. Для удаления выброса из обработки необходимо выполнить следующие действия: восстановить окно Анализ остатков щелчком по соответствующей кнопке на панели анализа, щёлкнуть Отмена, в окне Множественная регрессия щёлкнуть кнопку синего цвета Select Cases. В окне Условия выбора наблюдений Анализа/Графика включить Задать условия выбора и в разделе Исключить наблюдения.. в поле Номера наблюдений вписать номер выброса, ОК. Получить новую таблицу результатов (окно Результаты множественной регрессии) и опять полностью переписать её в лабораторный журнал. Сравнивая две таблицы, следует проанализировать, как исключение выброса повлияло на точность модели.
4. К проверке значимости влияния факторов на отклик.
В таблице результатов в столбце Стд.Ош. B приводятся значения , в столбце t – критерий Стьюдента для каждого коэффициента, в столбце p–уров.- расчётный уровень значимости. Если все коэффициенты значимы, можно перейти к проверке адекватности. Если же какой-либо коэффициент оказался незначимым, необходимо соответствующий фактор исключить из списка зависимых переменных. Для этого восстановить окно Результаты множественной регрессии щелчком по соответствующей кнопке на панели анализа, щёлкнуть Отмена, в окне Множественная регрессия в списке независимых переменных выделить только значимые факторы, ОК, ОК. Получить новую, уже третью таблицу результатов и опять полностью переписать её в лабораторный журнал. На основе анализа двух последних таблиц принимается окончательное решение об исключении или не исключении фактора. Величина Станд.ошибка оценки = .