задание2

Решение задания №2

В файле даны наблюдения (100 штук) за величинами wx и wy.

1) Посторить точечный график зависимости wy от wx.

1.1 Заходим в “Graphs”, выбираем “Legacy Dialogs” и кликаем мышкой “Scatter/Dot…”;

1.2. Выбираем “Simple Scatter”, кликаем “Define”;

1.3. Выбираем переменные: “Y Axis:” – wy (переносим из левого столбика wy в верхнюю строчку справа Y Axis)

“X Axis:” – wx (переносим из левого столбика wx в верхнюю строчку справа X Axis)

Нажимаем “OK”

1.4. В новом окне появляется график зависимости переменных wy от wx

На графике видно, что wy зависит от wx нелинейно, при больших значениях х дисперсия у увеличивается, в этом случае нужно использовать Взвешенную регрессию, где каждому значению придается «вес» (обратно пропорционален дисперсии);

2.1. (подбираем весовую функцию) Для взвешенной регрессии следует выбрать в строке опций “Analyz”, выбрать строчку “Regression” и далее

кликаем “Weight Estimation…”

2.2. Появляется окошко для задания параметров: “Dependent:” – wy (из левого столбца переносим wy в строку Dependent (зависимая переменная) справа), “Independent(s):” – wx (из левого столбца переносим wx в строку Independent(s)

(независимая переменная) справа), Ниже в строчку “Weight Variable:” (весовая переменная) вносим значения wx и нажимаем “Options…”.

2.3. В появившемся окошке ставим «галочку» на “Save best weight as variable” (сохранить лучший вес переменной), нажимаем “Continue”

(продолжить)

2.4. В появившемся окошке нажимаем “OK” (…спрашивает, добавить переменную в файл с данными? ОК сохранить 1 переменную.)

2.5. Появляется новое окошко с результатами, здесь нас интересует таблица “Log-Likelihood Valuesb” (Логарифм функции правдоподобия – произведения плотностей распределения, характеризует качество оценки параметра, чем он больше, тем лучше). Буквой «а» обозначается наибольшее значение функции и оно наиболее лучшее для модели, т.к. он максимизирует силу модели. Показатель степени равен 1 (см. столбик

слева Power). Весовая функция принимает вид		(у каждого варианта она своя!!)

2.6. Ниже, в этом же окне находим таблицу “Coefficients” (коэффициенты) с данными,

Коэффициенты в колонке «В» соответствуют коэффициентам в формуле a*wx+b, где а – ищем в пересечении wx и В – на рисунке а=1,032, а

константу b (“Constant”) смотрим на пересечении (Constant) и В, она равна -0,589 (на рисунке), теперь . Тестируем нулевую гипотезу состоящую в том что соответствующий коэффициент не значимый. По значению Sig смотрим, что коэффициент при wx незначимо отличается от нуля