Хичээлийн сэдэв

Хичээл: Магадлал статистик (ICSI203)
Сэдэв: #15. Үнэний орын харьцаат шинжүүр, регрессийн шугаман загвар

Зорилго

Байесын болон Байесын бус зарчимд суурилсан үнэний орын харьцаат шинжүүрийн онолын үндэслэл, Нейман-Пирсоны теорем болон үнэний орын харьцаат шинжүүрийн статистикийн асимптот тархалтыг мэдэх, мөн магадлалын онол ба статистикийн ялгааг ойлгох, хоёр хувьсагчийн шугаман хамаарлыг илэрхийлэх шугаман регрессийн загвар, түүний үлдэгдэлд тавигдах шаардлага болон детерминацын коэффициентийн утга санааг мэдэхийг зорино.

Зорилтууд

  1. Үнэний орын харьцаат шинжүүрийн Байесын ба Байесын бус хувилбар, нэг ба хоёрдугаар төрлийн алдааны уялдаа болон шинжүүрийн чадлыг судлах.
  2. Магадлалын онол болон статистикийн шинжлэх ухааны зорилго, судалгааны объект, арга зүй, хэрэглээний ялгааг харьцуулан үзэх.
  3. Шугаман регрессийн загвар, нөхцөлт математик дундаж болон нөхцөлт дисперсийн уялдааг танин мэдэх.
  4. Шугаман регрессийн загварын үлдэгдэлд тавигдах шаардлагууд, детерминацын коэффициент болон хамгийн бага квадратын аргаар загварын параметрийг үнэлэх зарчмыг судлах.

Товч агуулга

Үнэний орын харьцаат шинжүүр, регрессийн шугаман загвар, шугаман загварын параметрийн үнэлэлт, детерминацийн коэффициент, регрессийн шугаман загвар дээрх таамаглалууд буюу шаардлагууд

Дэд сэдвүүд

  1. Үнэний орын харьцаат шинжүүр
  2. Магадлал ба статистикийн ялгаа
  3. Шугаман регрессийн загвар

Суралцахуйн үр дүн

Мэдлэг

  1. Үнэний орын харьцаат шинжүүрийн онолын үндэслэл, нэг ба хоёрдугаар төрлийн алдаа болон шинжүүрийн чадлын тухай ойлголттой болно.
  2. Нейман-Пирсоны теорем, параметрийн үнэлэлт болох статистикийн хүрэлцээтэй болон монотон шинжид тулгуурлан нийлмэл өрсөлдөгчтэй тэг таамаглал шалгах зарчмыг мэдэж авна.
  3. Түүврийн хэмжээ их үед үнэний орын харьцаат шинжүүрийн статистик нь асимптот хи-квадрат тархалттай байдгийг мэднэ.
  4. Магадлалын онол ба статистикийн шинжлэх ухааны зорилго, судалгааны объект, өгөгдөлтэй харьцах хандлага, арга зүй, хэрэглээний ялгааг мэдэж авна.
  5. Шугаман регрессийн загвар, нөхцөлт математик дундаж, нөхцөлт дисперс болон детерминацын коэффициентийн утга санааг мэддэг болно.

Чадвар

  1. Статистик таамаглал шалгах критик мужийг байгуулах болон алдааны магадлалуудыг тодорхойлох чадвартай болно.
  2. Бодит асуудалд магадлалын загварчлал уу эсвэл статистик дүгнэлтийн арга уу гэдгийг зааглан сонгож хэрэглэх чадвар сууна.
  3. Шугаман регрессийн загварын үлдэгдэлд тавигдах шаардлага (хэвийн тархалттай, тогтмол дисперстэй байх) биелж буй эсэхийг шинжлэх чадвартай болно.
  4. Хамгийн бага квадратын аргаар регрессийн загварын параметрүүдийг үнэлэх ба детерминацын коэффициентоор загварын тайлбарлах чадварыг үнэлж чаддаг болно.

Хандлага

  1. Өгөгдөлд суурилан шинжлэх ухаанч, бодитой дүгнэлт хийх шүүмжлэлт сэтгэлгээ төлөвшинө.
  2. Загварчлалын хязгаарлагдмал тал ба санамсаргүй хэлбэлзлийг харгалзан үзэх нягт нямбай, нухацтай хандлага сууна.
  3. Магадлалт болон статистик сэтгэлгээг шийдвэр гаргалтад оновчтой, ёс зүйтэй ашиглах эрмэлзэлтэй болно.

Хариу харах

Дараах асуултуудад 12 сарын 8 07:40 — 12 сарын 22 07:40 хугацаанд хариулна.

Баталгаажуулах код авах

  1. $Y=a+bX$ энгийн шугаман регрессийн загварын детерминацын коэффициентын тухай дараах дүгнэлтүүдийн аль нь буруу вэ?


  2. Регрессийн шугаман загварын алдаа тайлбарлах хувьсагчтай статистик хамааралгүй гэсэн дүгнэлт зөв үү?


  3. Байесын зарчим баримталсан үнэний хувийн харьцаат шинжүүрийн няцаах утгыг ...


  4. Үнэний хувийн харьцаат шинжүүрийн хувьд үнэн таамаглалыг няцаах магадлалыг багасгахад ...


  5. Регрессийн шугаман загварын алдааны дундаж тэгтэй тэнцүү гэсэн дүгнэлт зөв үү?


  6. Дараах дүгнэлтүүдийн аль нь зөв бэ?

Бүх асуултад зөв хариулах бөгөөд буруу бол ахин оролдоно.
Хариулах оролдлого бүрийг бүртгэж хадгална.