Operasyonel Hususlar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Operasyonel Hususlar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

6 Nisan 2022 ANSYS modal analiz Mod şekilleri Nedir Modal analiz Nedir inşaat Model Analizi nasıl yapılır Yapı dinamiği modal analiz 0
Yazılım Sisteminin Evrimi

Sıradan En Küçük Kareleri

Niceliksel Regresyon Sonuçlarıyla Karşılaştırma

Bu bölümde sadece ORD sonuçlarına odaklanacağız. İlk adım olarak, kanıt için OLS kalıntı histogramına bakabiliriz. Hata dağılımının bu dağılımla ilgili olağan varsayımı karşılayıp karşılamadığı söz konusudur. Regresyon için üst üste bindirilmiş normal bir eğri ile artık histogramı gösterir. Açıkça kalıntılar normal dağılmamıştır.

Sonuçları karşılaştırmanın açık bir yolu katsayıları incelemektir. Tahmin amacıyla, QR katsayıları OLS’dekiyle aynı anlama sahiptir. Ay faktörü için katsayılar görüntülenir.

Katsayılar, iki prosedürle farklı şekilde normalleştirilir. İki kuantil için OLS katsayılarına karşı QUANTREG katsayılarının bir grafiğini gösterir. .5 QUANTREG katsayıları OLS katsayılarını oldukça yakından takip ederken, .9 katsayıları oldukça farklıdır.

CRSElapsedTime katsayısı OLS için –.066, QUANTREG(.5) için –.003 ve QUANTREG(.9) için –.061’dir ve QUANTREG standart hataları .001 ila .005 arasındadır, bu da OLS’den gelen sabit etkinin aşırı basitleştirme olduğunu gösterir. 

İki teknik arasındaki artıkları ve uygun değerleri karşılaştırmak için, niceliksel regresyon artıklarını ve tahmin edilen değer veri kümelerini, regresyon artıklarını içeren girdi veri kümesiyle birleştirmemiz gerekir. QUANTREG tarafından oluşturulan veri kümelerini tablo eşleşmeleri olarak kullanan basit bir MATCH FILES komutuyla birleştirilebilirler. Bunu yapmadan önce, QUANTREG ID değerleri her zaman string olduğundan ID değişkenini sayısal olarak değiştirmemiz gerekiyor. ALTER TYPE bunu kolaylaştırır.

İlk değişken olan regresyon artıkları, nicel regresyon eşdeğerleriyle yüksek oranda ilişkilidir, ancak korelasyonlar, en çok ilgilenilen nicelik için daha düşüktür.

Dağıtımın kuyrukları burada ilgi çekicidir. Dağılımları karşılaştırmanın bir yolu, OLS ve QUANTREG artıklarının Q-Q grafiğini yapmaktır. Standart İstatistik Q-Q grafiği, bir değişkeni belirli bir teorik dağılımla karşılaştırır, bu nedenle iki değişkenin dağılımlarını kolayca karşılaştırmamızı sağlayan SPSSSINC QQPLOT2 uzantı komutunu (Analiz ➪ Tanımlayıcılar ➪ İki Değişkenli veya Grup Q-Q Grafiği) kullanırız.

.9 nicelik için grafiği gösterir. Bir kenara, QUANTREG artıklarının daha yüksek bir ortalamaya sahip olduğuna dikkat edin: regresyon artıklarının ortalama sıfıra sahip olması gerekir (sabit bir terim dahil edildiği sürece), ancak QUANTREG artıklarının ortalaması -51.9’dur. Tersine, regresyon artıklarının medyan değeri –11,25 iken, 0,5 QUANTREG kalıntılarının medyan değeri 0’dır.


ANSYS modal analiz
Yapı dinamiği modal analiz
Modal analiz Nedir inşaat
Model Analizi nasıl yapılır
Psd analizi Nedir
Mod şekilleri Nedir


.9 artık medyan -55.9’dur. QUANTREG .9 artıkları, aykırı değerlere karşı daha düşük duyarlılığı yansıtan daha geniş bir aralığa sahiptir, ancak bu durumda fark küçüktür (1083’e karşı 1192). Gösterildiği gibi, QUANTREG artık dağılımı daha kalın kuyruklara sahiptir ve aslında daha normal dağılmış görünmektedir.

Gösterilen korelasyon çıktısı, iki nicelik için farklı sonuçlar gösterir. Bu, nicelik işlevlerinin farklı olduğunu ve gerçekten de iki nicelikteki eşitlik için ortak bir testin, 513.127’lik bir F(46, 666,294) ile eşitliği reddettiğini gösterir.

Katsayıların nicelik ile nasıl değiştiğini incelemek faydalı olabilir. OPTIONS alt komutunda PLOT kullanılması, mümkünse bir güven bandı da dahil olmak üzere niceliğe karşı katsayı değerinin bir grafiğini üretir. Grafikler, çok sayıda katsayı varsa faydalı olamayacak kadar küçüktür, ancak altı kantil için tahmin edilen basitleştirilmiş bir denkleme sahip bir örnek gösterir. X ekseni niceliktir ve Y ekseni katsayıdır. Örneğin CRSElapsedTime grafiği, .7 kantilde pozitif bir etki gösterirken, .2 ve .9 kantillerde negatif etkiler gösterir.

Operasyonel Hususlar

SPSSINC QUANTREG kullanılırken iki teknik sorunun dikkate alınması gerekir: tahmin yöntemi ve standart hataların nasıl hesaplanacağı. Üç tahmin yöntemi seçeneği vardır: Barrodale-Roberts (BR), Frisch-Newton (FN) ve ön işlemeli (PFN) Frisch-Newton. Birincisi, birkaç bin vakaya kadar olan problemler için etkilidir; üçüncüsü çok büyük problemler için daha iyidir ve ikincisi arada uygundur.

Gerçek tahminler aynıdır, ancak tahmin için gereken süre değişir. Küçük bir problemde, PFN, BR’den iki kat daha uzun sürebilir, ancak her ikisi de oldukça hızlı bir şekilde tamamlanır. Çok büyük bir problemde BR, PFN’den daha yavaştır. BR başarılı olduğunda FN ve PFN’nin tekilliği raporlamada başarısız olması olabilir. Bu olursa, nicelik değerlerinde hafif bir bozulma başarılı olabilir. Bu örnekte, .5 niceliği PFN için başarısız oldu, ancak .501 başarılı oldu. R paketinin yazarı, kişisel bir iletişimde, bağımsız değişkenler çok sayıda faktör içerdiğinde, .5’in özellikle teknik nedenlerle sorunlu olduğunu söyledi.

Not: Tahminlerin kesinliğini değerlendirmek için gerekli standart hataları hesaplamanın beş yolu vardır. Varsayılan olan RANK, güven aralıkları üretir. Diğerleri standart hatalar ve t istatistikleri üretir. Farklı yöntemler, özellikle hataların i.i.d olup olmadığına ilişkin olarak farklı varsayımlarda bulunur ve önemli ölçüde farklı sonuçlar verebilir.

Kesin bir seçim yoktur, ancak önyükleme yöntemi (STDERR=BOOT) en az varsayımı yapar. Ancak, en fazla bilgi işlem süresini gerektirir. Tahmin yönteminde olduğu gibi, standart hata yöntemi için bazı seçenekler başarısız olabilir veya hesaplanması aşırı uzun sürebilir. Havayolu örneğinde sonuç alabilmek için IID yöntemini kullanmak gerekiyordu.

SPSSSINC QUANTREG’den düzenli çıktılar, her bir nicelik için katsayı tahminleri için güven aralıkları veya T-Testleri sağlar, ancak tüm eğim katsayıları eşit olsaydı, modelin sunulması ve anlaşılması çok daha basit olurdu ve bu hipotez oldukça ilgi çekici olabilir.

SPSSINC QUANTREG komutu, kuantiller boyunca tüm eğim katsayıları için birleşik hipotezi test edebilir ve bireysel katsayılar için eşitliği test edebilir. Önceki testi elde etmek için OPTIONS alt komutunda ANOVA=JOINT’i belirtin. ANOVA=SEPARATE, bireysel katsayıları test eder. Test yöntemlerinin ayrıntıları için bu bölümde daha sonra açıklandığı gibi erişebileceğiniz Koenker skecine bakın. OPTIONS alt komutunda PLOT belirtilerek, niceliklerdeki katsayıların grafikleri elde edilir. Bu grafikler, mümkün olduğunda güven aralıklarını içerir.

Son bir konu, kategorik (nominal veya sıralı) bağımsız değişkenlerin ele alınmasıdır. Bu tür değişkenler, prosedür tarafından otomatik olarak faktörler olarak ele alınır. Faktörlerin seviyeleri bu değişkenler tarafından alınan değerlerdir ve çıktı buna göre etiketlenir.

SPSSINC OUANTREG komutu, Roger Koenker tarafından yazılanRquantreg paketine dayanmaktadır. Paket hakkında ayrıntılı bilgi, quantreg için R belgelerinde mevcuttur. Bunun da dahil olduğu R paketleri bazen örneklerle açıklayıcı bir makale olan bir skeç içerir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir