Технологическое прогнозирование

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»


Значимость улучшения описания данных эксперимента в рамках линейной модели регрессии проверяется на каждом шаге анализа. В конечном счете пошаговый процесс прекращается, если никакая новая переменная не в состоянии занять место в уравнении регрессии.


Пример. Пустьа= 0,10.


J


X1


X2


X3


X4


у


1


7


26


6


60


78,5


2


1


29


15


52


74,3


3


11


56


20


20


104,3


4


11


31


47


47


87,6


5


7


52


33


33


95,9


6


11


55


22


22


109,2


7


3


71


17


6


102,7


8


1


31


22


44


72,5


9


2


54


18


22


93,1


1


0


21


47


4


26


115,9


1


1


1


40


23


34


83,8


1


2


11


66


9


12


113,3


1


3


10


68


8


12


109,4

1. Вычислим выборочные коэффициенты корреляции r/y между переменной X/ и откликом у:


Xi


X2


X3


X4


Г


0,73


0,


81


-0,53


-0,82

Наиболее коррелированной с откликом переменной является Х4, поэтому она должна быть включена в регрессионное уравнение.

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»