Cтраница 1
Коэффициенты регрессии в уравнении для июля сильно отличаются от остальных. Это объясняется максимальной загрязненностью межреберного пространства теплообменных труб: тополиным пухом и пр. Работа АВО становится явно неэффективной. [1]
Коэффициенты регрессии имеют ту же размерность, что и измеряемая величина, а их знак определяется знаком коэффициентов корреляции. [2]
Коэффициенты регрессии, по абсолютной величине и знаку характеризующие влияние определяющих факторов на выходные параметры, получены на ЭВМ по данным эксперимента. Значимость коэффициентов проверена по t - распределению Стью-дента. [3]
Коэффициенты регрессии, как и коэффициенты корреляции, - случайные величины, зависящие от объема выборки. Простейшая схема проверки этой гипотезы при линейной форме связи сводится к построению доверительного интервала для каждого коэффициента регрессии. Если граничные значения данного коэффициента регрессии в этом интервале имеют противоположные знаки, то принятая гипотеза подтверждается и тогда соответствующий этому параметру уравнения фактор исключается из модели. [4]
Коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, другими словами, рассчитывают стандартизированные коэффициенты регрессии. [5]
Коэффициент регрессии получает положительное вначе-ние в случае прямой корреляции и отрицательное аначдаие в случае обратной корреляции. [6]
Коэффициенты регрессии, полученные по табп. [7]
Коэффициенты регрессии показывают интенсивность влияния факторов на результативный показатель. Если проведена предварительная стандартизация факторных показателей, то Ь0 равняется среднему значению результативного показателя в совокупности. Ьл показывают, на сколько единиц уровень результативного показателя отклоняется от своего среднего значения, если значения факторного показателя отклоняются от среднего, равного нулю, на одно стандартное отклонение. Таким образом, коэффициенты регрессии характеризуют степень значимости отдельных факторов для повышения уровня результативного показателя. [8]
Коэффициенты регрессии Ь /, выраженные в натуральном масштабе, можно представить в стандартизированной форме, что более удобно при их сравнении. [9]
Коэффициент регрессии а выражает силу связи, иначе, он показывает, на сколько единиц изменится в среднем выходной параметр у, если изменение входного параметра х произойдет ровно на единицу. [10]
Коэффициент регрессии при фиктивной переменной интерпретируется как среднее изменение зависимой переменной при переходе от одной категории ( женский пол) к другой ( мужской пол) при неизменных значениях остальных параметров. На основе меритерия Стьюдента делается вывод о значимости влияния фиктивной переменной, существенности расхождения между категориями. [11]
Коэффициенты регрессии в (4.14) несопоставимы между собой, а / - коэффициенты уже сопоставимы. Поэтому для аналитика именно стандартизованное представление уравнения регрессии имеет особую значимость, поскольку позволяет дать сравнительную характеристику значимости факторов: чем больше значение / - коэффициента, тем более существен фактор с позиции влияния его на результативный показатель. [12]
Коэффициенты регрессии, найденные исходя из системы нормальных уравнений, представляют собой выборочные оценки характеристики силы связи. Их несмещенность является желательным свойством, так как только в этом случае они могут иметь практическую значимость. Несмещенность оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю. [13]
Коэффициент регрессии характеризует склонность к потреблению. Он показывает, что из каждой тысячи дохода на потребление расходуется в среднем 650 руб., а 350 руб. инвестируются. Это уравнение можно и не определять, ибо оно выводится из функции потребления. [14]
Коэффициенты регрессии, найденные исходя из системы нормальных уравнений, представляют собой выборочные оценки характеристики силы связи. Их несмещенность является желательным свойством, так как только в этом случае они могут иметь практическую значимость. Несмещенность оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю. [15]