Excel parancsfájlok felhasználása a statisztikai elemzésekben Írta ...

lineáris regresszió helyett más típusú regresszióval kell becsülni, vagy a mintaelemszámot csökkenteni
kell.
c minimum 1/6 c maximum 1/3 legalább
n 128,00
c 21,00 21,33 42,67 2,00
2
360855,82
σ1
2
σ2 5759193,68
F 15,96
p 0,00
Fkrit 1,59
0,05
Heteroszkedasztikus modell
c minimum 1/6 c maximum 1/3 legalább
n 76,00
c 13,00 12,67 25,33 2,00
2
230282,54
σ1
2
σ2 427074,77
F 1,85
p 0,05
Fkrit 1,86
0,05
Homoszkedasztikusmodell
4.5 A regressziós együtthatók összefüggései (Az útelemzés)
A parciális regressziós együttható a lineáris regressziós modellben szereplő többi tényezőváltozó hatását
kiszűri. Ezzel szemben az egyszerű kétváltozós regressziós együttható értékében más tényezőváltozók hatása
is kifejeződésre juthat. A parciális és a kétváltozós regressziós együtthatók összefüggései alapján további
elemzéseket végezhetünk. Ebben használjuk fel a következő képleteket:
by1 = by1.2 + b21by2.1 by2 = by2.1 + b12by1.2 Fenti összefüggés százalékosan is kifejezhető, ha by1 -val illetve by2-val végigosztjuk az egyenlet mindkét
oldalát és szorzunk százzal.
Ahol :
b yi = az y és x i (i = 1, i = 2) változókra vonatkozó egyszerű kétváltozós totális regressziós együttható;
meghatározása az alábbi két függvényből történik:
y=b01 + by1x1+ e
y=b02 + by2x2 + e
A by1.2 és a b y2.1 parciális regressziós együtthatók, meghatározása az:
függvényből történik.
y=by0 + by1.2x1 + by2.1x2 + e
184