2. Қауіп факторының бағалау. Орайластық кестелерін түрлендіру. Фишердің нақты критерийі
жүктеу/скачать 0,55 Mb.
|
БСТ РК2
9 Құрал, ырғақтылық
- Бұл бет үшін навигация:
- 3-Жай логистикалық регрессия
- 4- Көптік логистикалық регрессия
| 2-Көптік сызықты регрессия -екі немесе одан да көп үздіксіз не категориялық айнымалылар мен бір үздіксіз тәуелді айнымалы арасындағы сызықты байланысты бағалауға қолданылады.
3-Жай логистикалық регрессия-бұл бір үздіксіз немесе категориялық предикторлық айнымалы мен бір категориялық, бинарлы тәуелді айнымалы арасындағы байланысты бағалау үшін қолданылады. 4- Көптік логистикалық регрессия- екі немесе одан көп үздіксіз немесе категориялық предикторлық айнымалылар мен бір категориялық тәуелді айнымалылардың арасындағы байланысты бағалауға қолданылатын түрі. Осылардың ішіндегі ең жиі қолданылатыны ол жай сызықты регрессиялық талдау болып табылады.Ол бір предикторлық,яғни тәуелсіз айнымалы мен бір тәуелді айнымалы арасындағы байланыстың сызықтығын тексеруге, сол сияқты предикторлық айнымалы бойынша тәуелді айнымалының мәнін алдын - ала болжауға пайдаланылады. Мысалы алғанда, жас мөлшері мен холестерин деңгейінің арасындағы байланысты айтсақ болады.Жай сызықты регрессиялық талдау үшін 2 үздіксіз айнымалылар қажет. Олар:предикторлық пен тәуелді.Егер екі үздіксіз Х және У айнымалыларының арасындағы арақатынасты зерттеу қажет болса,бірінші таңдамадағы кез-келген пациенттердің әрқайсысы үшін Х және У шамаларын өлшеп аламыз. Содан кейін екі өлшемді шашылу графигіне орналастырамыз. Деректердің орналасуы түзу сызық бойына болса,онда екі айнымалы арасында сызықты арақатынас бар деген сөз. Y айнымалысы X айнымалысынан тәуелді және екеуінің өзгерісіның бір-біріне байланысы бар деп есептесек,онда Y-тің X-қа регрессиясын бағалаймыз. Яғни, бұл кезде бізде X предикторлық айнымалы,ал Y тәуелді айнымалы болып тұр. Белгілердің байланысын толықтай бағалау үшін екіжақты регрессия қарастырылады.Ол дегеніміз Y-тің өзгеруін X- тің өзгеруі бойынша немесе керісінше. Бұл екі жағдайда да есептеу әдісі мен реті ұқсас,сондықтан біржақты регрессияны қарастыру жеткілікті болып саналады. Y-тің X-қа регрессия теңдеуі - X тәуелсіз айнымалысының мәндері мен Y тәуелді айнымалының шартты орта мәндерінің арасындағы тәуелділікті бағалайды. Yx=f(x) Осындағы шартты орта мән дегеніміз-X-тің нақты бір мәні үшін есептелген Ух -арифметикалық орта мәні болып табылады. Келесі сызықты регрессия теңдеуіне келетін болсақ,оның регрессия сызығы: Y=a+bX түзу теңдеуімен сипатталады.Осы жердегі Y-ол тәуелді айнымалының болжанатын мәні, a-бос мүше, регрессия сызығының Y осімен қиылысу нҥктесі, b-регрессия сызығының бұрыштық коэффициенті, оны регрессия коэффициенті деп те атайды, ал X- предикторлық айнымалы, осы Х бойынша біз Y мәнін таба аламыз. Сонымен қатар,ең кіші квадраттар әдісі бақылау нәтижелері бойынша модельдің параметрлерін анықтау үшін қолданылады. Бұл әдіс бойынша а және b коэффициенттері уі бақыланған мәндерінің әрқайсысының регрессияның түзу сызығындағы сәйкес мәндерден ауытқуларының квадраттарының қосындысы азырақ болатындай етіп таңдалынады. Сызықтық регрессияда қолданылатын регрессия сызығы ең кіші квадраттар сызығы болып табылады, яғни, ең кіші квадраттар әдісіне сәйкес былай болуы керек: Cонымен, а және b коэффициенттерінің формуласын былай жазсақ болады: а=у-bx Сызықты регрессиялық талдау жүргізу үшін айнымалылар мәндерінің бірнеше шарттары бар.Олар: - X пен Y сызықты байланысқан болуы; -Таңдамадағы бақылаулар бір - бірінен тәуелсіз. -X әрбір шамасы үшін популяцияда y шамасының таралуы бар және ол таралу қалыпты болу керек. -X шамаларының барлығы популяцияда Y шамаларының дисперсиясы (σ 2) бірдей болуы қажет. Регрессия теңдеуінің коэффициенттерінің мәнділігін бағалау ол бізге (a және b) коэффициенттерінің көлемі шектеулі таңдама деректері бойынша есептелгендіктен қажет болып табылады. Егер регрессия теңдеуінің a және b коэффициенттерінің екеуі де мәнді болса, онда теңдеу ақырғы теңдеу деп аталады. Егер коэффициенттердің арасында мәнді емесі бар болса, онда ол параметр теңдеуден алынып тасталады. Таңдама бақылаулар бойынша алынған регрессия теңдеуінің бас жиынтықтағы ақиқат регрессия теңдеуіне сәйкестігін тексеру үшін жұптасқан таңдамалардың орта мәндерін бағалауға арналған айырмалар әдісін қолдануға болады. Формуласы: t бақылау=d/Sd Бұл жердегі d=(Yі бақ- Yі теор). Yі бақ- бақыланған мәндер, Yі теор регрессия теңдеуі бойынша есептелген теориялық мәндер. жүктеу/скачать 0,55 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|