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a+b⋅x−(t
n-2,α/2
•
Limites de prédiction : intervalle de confiance pour la valeur prédite
Y
=Y(x
):
0
0
a+b⋅x−(t
Procédure pour les statistiques d'inférence pour la régression
linéaire en utilisant la calculatrice
1)
Saisissez (x,y) sous forme de colonne de données dans la matrice
statistique ΣDAT.
2)
Produisez un diagramme de dispersion pour les colonnes appropriées de
ΣDAT et utilisez les paramètres H- et V-VIEWS appropriés pour vérifier la
tendance linéaire.
3)
Utilisez ‚Ù˜˜@@@OK@@@, pour adapter une ligne droite et obtenir a,
b, s
(co-variance), et r
xy
Utilisez ‚Ù˜@@@OK@@@, pour obtenir⎯x, ⎯y, s
4)
donnera les données statistiques pour les x et la colonne 2 celles pour les y.
5)
Calculez
6)
Pour les intervalles de confiance ou les tests bilatéraux, obtenez t
une confiance (1- α)100% à partir de la distribution t avec ν = n -2.
7)
Pour les tests uni ou bilatéraux, trouvez la valeur de t en utilisant l'équation
appropriée pour Α ou Β. Rejetez l'hypothèse nulle si la valeur P
< α.
8)
Pour les intervalles de confiance, utilisez les formules appropriées telles
que montrées ci-dessus.
Exemple 1 -- Pour les données suivantes (x,y), déterminez l'intervalle de
confiance 95% pour la pente B et le segment A
⋅[(1/n)+(x
)⋅s
e
⋅[1+(1/n)+(x
)⋅s
n-2,α/2
e
(corrélation).
xy
S
=
(
n
−
) 1
xx
x
2.0
2.5
y
5.5
7.2
2
1/2
-⎯x)
/S
]
0
xx
a+b⋅x+(t
n-2, α /2
2
-⎯x)
/S
0
a+b⋅x+(t
n-2, α /2
n
2
s
=
-!!!
2
⋅
s
e
n
x
3.0
3.5
9.4
10.0
< α+βx
<
0
⋅[(1/n)+(x
)⋅s
e
1/2
]
< Y
<
xx
0
⋅[1+(1/n)+(x
)⋅s
e
, s
. La colonne 1
x
y
−
1
2
2
⋅
s
⋅
1 (
−
r
y
xy
−
2
4.0
12.2
2
1/2
-⎯x)
/S
]
.
0
xx
2
1/2
-⎯x)
/S
]
.
0
xx
)
, avec
α/2
P-value
Page. 18-57
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