P-values: показват дали всяка независима променлива е статистически значима. В нашия пример можем да видим, че учебните часове са статистически значими (P-value=0,01), докато оценката по математика не е статистически значима при alpha=0,05.
Регресионно уравнение:
Прогнозно регресионно уравнение:
Тук можем да използваме уравнението, за да прогнозираме оценката по счетоводство въз основа на промените в учебните часове, оценките по математика и статистиката.
Ето как да прогнозирате променлива въз основа на други променливи.
Изчисляваме регресионното уравнение от минали данни, както следва:
Данни
|
|
|
|
|
|
|
Оценки Счетоводство
|
Учебни часове
|
Оценки Математика
|
Оценки Статистика
|
84
|
6
|
80
|
78
|
78
|
4
|
70
|
72
|
70
|
3
|
62
|
65
|
75
|
5
|
68
|
64
|
90
|
7
|
84
|
84
|
94
|
8
|
88
|
87
|
98
|
10
|
90
|
85
|
68
|
5
|
62
|
60
|
72
|
4
|
68
|
65
|
88
|
6
|
88
|
84
|
Прогнозиране оценката в класа по счетоводство за 3-ма студенти
Регресивен анализ
|
Име на студент
|
Учебни часове
|
Оценки Математика
|
Оценки Статистика
|
Алекс
|
8
|
84
|
78
|
Борис
|
6
|
98
|
89
|
Чарли
|
10
|
70
|
67
|
Можем да вмъкнем стойностите в уравнението и да предвидим оценките по счетоводство.
Оценката на Алекс е 88,44 и е изчислена, както следва:
=19.49+1.834*8+0.051*84+0.641*78
Оценката на Борислав е 92,54 и е изчислена, както следва:
=19.49+1.834*6+0.051*98+0.641*89
Оценката на Чарли е 84,34 и е изчислена, както следва:
=19.49+1.834*10+0.051*70+0.641*67
Сподели с приятели: |
