You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Beta 1 – regresní koeficient – směrnice regresní přímky – neznáme ale odhadneme<br />
Beta 0 – hodnota Y pro X = 0<br />
Někdy nevíme, co je faktor a co je vysvětlovaná proměnná – pak to zkoumáme<br />
oboustranně, jako dvě závislosti.<br />
5. přednáška<br />
3.5. Parabola<br />
Parabola: Y = b 0 + b 1 * X + b 2 * X 2<br />
Q = suma (y i - Y i ) 2<br />
Dosadíme Y, hledáme minimum Q<br />
Q = suma (y i - b 0 - b 1 * X - b 2 * X 2 ) 2<br />
Suma Y = n*b 0 + b 1 *suma(X) - b 2 *suma(X 2 )<br />
Suma XY = b 0 *suma(x) + b 1 *suma(X 2 ) - b 2 *suma(X 3 )<br />
3.6. Funkce nelineární v parametrech<br />
Např. Törnquistovy křivky pro modelování poptávky<br />
3.6.<strong>1.</strong> Metoda linearizující transformace<br />
upravíme funkci tak, aby byla lineární<br />
zlogaritmujeme obě strany rovnice.<br />
Po nahrazení odhady získáme:<br />
Y * = b 0 * + b 1 * * X<br />
řešíme dvě normální rovnice, odlogaritmujeme a získáme b 0 a b 1<br />
příklad na straně 200<br />
3.6.2. Metoda vybraných bodů<br />
lepší metoda<br />
vybereme několik typických bodů, tolik bodů, kolik má funkce neznámých parametrů<br />
Tři body dosadíme do rovnice Ł n rovnic o n neznámých<br />
pomocí počítače najdeme lepší řešení<br />
3.7. Vícenásobná regrese<br />
Výběr funkce je složitější<br />
eta = Beta 0 + Beta 1 *x 1 + Beta 2 *x 2 + …<br />
Regresní rovina nebo nadrovina<br />
Např. závislost výdajů na jídlo a pití v závislosti na počtu členů a příjmu.<br />
15.5.2005 9-25 František Kučera
Change language