Анализ данных. Салмин А.А. - 85 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУТИ | Самара

Составители: 

Рубрика: 

85
- случайная ошибка, удовлетворяющая
нормальному распределению со средним 0 и
дисперсией
2
.
Для выполнения дисперсионного анализа с помощью
анализа регрессии можно создать переменные-
индикаторы для данных. Переменные-индикаторы
принимают значения 1 или 0 в зависимости от того,
относятся данные к определенной группе или нет.
Для создания переменных-индикаторов необходимо:
Меню StatPlus – Manipulate Columns – Create Indicator
Columns (StatPlus – Операции со столбцами – Создать
столбцы с индикаторами).
Рис. 8.6. Переменные индикаторы
Значения в столбце F «=» 1, если значение в строке
относится к услуге Инт, или 0 в противном случае и т.д.
Для подгонки модели влияния с помощью анализа
регрессии необходимо: Анализ данных – Регрессия –
Входной интервал (анализируемая переменная) и 
           - случайная ошибка, удовлетворяющая
          нормальному распределению со средним 0 и
          дисперсией  2 .

     Для выполнения дисперсионного анализа с помощью
анализа регрессии        можно создать переменные-
индикаторы для данных. Переменные-индикаторы
принимают значения 1 или 0 в зависимости от того,
относятся данные к определенной группе или нет.

     Для создания переменных-индикаторов необходимо:
     Меню StatPlus – Manipulate Columns – Create Indicator
Columns (StatPlus – Операции со столбцами – Создать
столбцы с индикаторами).




     Рис. 8.6. Переменные индикаторы

     Значения в столбце F «=» 1, если значение в строке
относится к услуге Инт, или 0 в противном случае и т.д.

     Для подгонки модели влияния с помощью анализа
регрессии необходимо: Анализ данных – Регрессия –
Входной интервал (анализируемая переменная) и


                                                       85

Страницы