Иманбаева М.А
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Көпше регрессия презентация
Содержание
- 1. Көпше регрессия
- 2. Кіріспе. Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер. Регрессия түрлері. Көпше регрессия Пайдаланылған әдебиеттер. Қорытынды.
- 3. «Регрессия» термині алғаш рет биометрияның негізін салушы
- 4. Регрессиялық талдау- статистикалық өңдеу әдісі бір немесе
- 5. Регрессия екі түрге бөлінеді: жұпталған және көпше.
- 6. Функцияның түрін дұрыс анықтау үшін теориялық берілгендердің
- 7. Байланысты сипаттау үшін жұпталған регрессия теңдеулерінің келесі
- 8. Регрессия теңдеуін құру оның коэффициенттерін (параметрлерін) бағалауға
- 9. Регрессиялық талдау жүргізудің әдісі: 1. Белгілер арасындағы
- 10. 3. «уx» теориялық мәнін регрессия теңдеуіне «х»
- 13. Мысалы. Тәуелді белгілерді сызықты деп есептеп, төмендегі берілгендер бойынша регрессия теңдеуін тұрғызу керек:
- 14. Шешуі. 1. Ең кіші квадраттар әдісімен
- 16. 4. Нәтежелік (у) белгінің нақты және (ух) теориялық мәнлдерінің сызбасын тұрғызу:
- 18. Пайдаланылған әдебиеттер. Бөлешов М.Ә медициналық статистика: оқулық/
Кіріспе. Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер. Регрессия түрлері. Көпше регрессия Пайдаланылған әдебиеттер. Қорытынды.
Слайд 1Медициналық биофизика және ақпараттық технологиялар кафедрасы.
Тақырыбы:Көпше регрессия.
Презентация
Орындаған: Анар М
Тобы:502 А қдс
Қабылдаған:
Слайд 2Кіріспе.
Регрессиялық талдау: негізгі түсініктер.
Регрессия түрлері.
Көпше регрессия
Пайдаланылған әдебиеттер.
Қорытынды.
Слайд 3«Регрессия» термині алғаш рет биометрияның негізін салушы Ф. Гальтон (XIX ғ.)
енгізген, оның ойын ізбасары К. Пирсон дамытқан.
Кіріспе
Слайд 4Регрессиялық талдау- статистикалық өңдеу әдісі бір немесе бірнеше белгілердің «факторлық белгілердің)
және салдардың (нәтижелі белгілердің) арасындағы байланысты өлшеуге мүмкіндік береді.
Белгі – бұл негізгі айырмашылық белгісі, зерттелген құбылыстың немесе үдерістің ерекшелігі.
Көрсеткіш – белгінің сандық көрінісі.
Нәтижелік белгі – зерттелуші көрсеткіш.
Факторлық белгі - нәтижелік белгінің мәніне әсер ететін көрсеткіш.
Регрессиялық талдаудың мақсаты регрессия теңдеуі түрінде берілген орташа мәннің (у) нәтижелік белгісінің, (х1, х2, …, хn), факторлық белгіге функционалдық байланысын бағалау болып табылады.
у = f (x1, х2, …, хn).
Белгі – бұл негізгі айырмашылық белгісі, зерттелген құбылыстың немесе үдерістің ерекшелігі.
Көрсеткіш – белгінің сандық көрінісі.
Нәтижелік белгі – зерттелуші көрсеткіш.
Факторлық белгі - нәтижелік белгінің мәніне әсер ететін көрсеткіш.
Регрессиялық талдаудың мақсаты регрессия теңдеуі түрінде берілген орташа мәннің (у) нәтижелік белгісінің, (х1, х2, …, хn), факторлық белгіге функционалдық байланысын бағалау болып табылады.
у = f (x1, х2, …, хn).
Слайд 5Регрессия екі түрге бөлінеді: жұпталған және көпше.
Жұпталған (қарапайым) регрессия у =
f (x) түрдегі теңдеу. Жұпталған регрессия бойынша нәтижелі белгі бір аргументтен алынған функция сияқты, яғни бір факторлы белгіден алынады.
Көпше регрессия – у = f (x1, х2, …, хn) түрдегі теңдеу. Көпше регрессия бойынша нәтижелі белгі бірнеше аргументтен алынған функция сияқты, яғни көп факторлы белгіден алынады.
Әрі қарай біз жұптасқан регрессияны қарастырамыз.
Регрессиялық талдау келесі кезеңдерден тұрады:
функция түрін анықтаудан;
регрессия коэффициенттерін анықтау және тексеруден;
аргументтің жеке мәндері үшін функция мәнін есептеуден;
- есептелген мәннің теориялық мәннен ауытқуының шашырауын зерттеуден.
Слайд 6Функцияның түрін дұрыс анықтау үшін теориялық берілгендердің негізінде байланыстың бағытын табу
керек.
Байланыстың бағатына қарай регрессияның бөленуі:
тура регрессия – «х» тәуелсіз шамасының артуына немесе кемуіне тәуелді «у» шамасының сәйкес артуы немесе кемуі;
кері регрессия - «х» тәуелсіз шамасының артуына немесе кемуіне тәуелді «у» шамасының сәйкес кемуі немесе артуы;
Байланыстың бағатына қарай регрессияның бөленуі:
тура регрессия – «х» тәуелсіз шамасының артуына немесе кемуіне тәуелді «у» шамасының сәйкес артуы немесе кемуі;
кері регрессия - «х» тәуелсіз шамасының артуына немесе кемуіне тәуелді «у» шамасының сәйкес кемуі немесе артуы;
Слайд 7Байланысты сипаттау үшін жұпталған регрессия теңдеулерінің келесі түрлері қолданылады:
у=a+bx –
сызықтық;
y=eax+ b – экспоненциалды;
y=a+b/x – гиперболалық x;
y=a+b1x+b2x2 – параболалық ;
y=abx – көрсеткіштік және т.б.
мұнда a, b1, b2 – теңдеудің коэффициенттері (параметрлері); у – нәтижелі белгі; х – факторлық белгі.
y=eax+ b – экспоненциалды;
y=a+b/x – гиперболалық x;
y=a+b1x+b2x2 – параболалық ;
y=abx – көрсеткіштік және т.б.
мұнда a, b1, b2 – теңдеудің коэффициенттері (параметрлері); у – нәтижелі белгі; х – факторлық белгі.
Слайд 8Регрессия теңдеуін құру оның коэффициенттерін (параметрлерін) бағалауға әкеп соқтырады, ол үшін
ең кіші квадраттар әдісін қолданады (ЕКӘ).
ЕКӘ - нақты нәтижелік белгі «у» мәнінің «ух» теориялық мәнінен ауытқу квадратының қосындысы ең аз болатын параметрлерді бағалауға мүмкіндік береді яғни:
ЕКӘ - нақты нәтижелік белгі «у» мәнінің «ух» теориялық мәнінен ауытқу квадратының қосындысы ең аз болатын параметрлерді бағалауға мүмкіндік береді яғни:
Слайд 9Регрессиялық талдау жүргізудің әдісі:
1. Белгілер арасындағы аналитикалық тәуелділіктің түрін, яғни регрессия
теңдеуін таңдау.
2. Ең кіші квадраттар әдісі бойынша у=a+bх регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау .
2. Ең кіші квадраттар әдісі бойынша у=a+bх регрессия теңдеуінің параметрлерін анықтау .
,
а – еркін коэффициент
b – регрессия коэффициенті бірлік өлшемде факторлық белгі (x) өзгергенде, нәтижелі белгі (y) қаншаға өзгеретіндігін көрсетеді.
Слайд 103. «уx» теориялық мәнін регрессия теңдеуіне «х» нақты мәндерін қою арқылы
табу.
4. Нәтижелі белгінің (ух) теориялық мәні және (у) нақты мәндеріне сызба тұрғызу.
5. Теориялық және нақты қисық сызықты регрессияның арасындағы айырмашылық мүмкіндігін тексеру, яғни берілген регрессия теңдеуінің дұрыстығы әртүрлі тәсілдермен тексеріледі. Ең қөп қолданылатыны Фишер белгісі.
4. Нәтижелі белгінің (ух) теориялық мәні және (у) нақты мәндеріне сызба тұрғызу.
5. Теориялық және нақты қисық сызықты регрессияның арасындағы айырмашылық мүмкіндігін тексеру, яғни берілген регрессия теңдеуінің дұрыстығы әртүрлі тәсілдермен тексеріледі. Ең қөп қолданылатыны Фишер белгісі.
Слайд 13Мысалы. Тәуелді белгілерді сызықты деп есептеп, төмендегі берілгендер бойынша регрессия теңдеуін
тұрғызу керек:
Слайд 14Шешуі.
1. Ең кіші квадраттар әдісімен «а» және «b» регрессия теңдеуінің
коэффициенттерін табу үшін есептік кесте құру:
Слайд 18Пайдаланылған әдебиеттер.
Бөлешов М.Ә медициналық статистика: оқулық/ Бөлешов М.Ә –Алматы Эверо 2015
Койчубеков
Б.К Биостатистикаға кіріспе курсы: оқу құралы- Эверо 2014
Раманқұлова А.А Биостатистика –АҚ-НҰР, 2013
Шырынбеков Ә.Н Ықтималдықтар теориясы және математикалық элементтері: 2008-236 бет.
www.coogle.com
Раманқұлова А.А Биостатистика –АҚ-НҰР, 2013
Шырынбеков Ә.Н Ықтималдықтар теориясы және математикалық элементтері: 2008-236 бет.
www.coogle.com
