Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Dokładniejszaanalizatechniczna:cosięzdarzyło?
Otorównaniedotyczącesprzedażylodów,którezostałoużytedowygenerowania
symulowanychdanych:
IceCreamSales:=1000∙Temperature+20000∙SummerMonth+81
Wtymrównaniu8
1
reprezentujelosowyszumośredniejzerowej,aznakn:=”wska-
zuje,żedefiniujelubkonstruujesięwnimzmiennąwystępującąpolewejstronie,
czyliIceCreamSales.
Jednakrównanie,któresłużydoprognozowaniawregresjiliniowej,jest
następujące:
IceCreamSales=B
T
∙Temperature+B
S
∙SummerMonth+B
C
∙IcedColeeSales
Otorzeczywisterównanie,którezostałoużytedowygenerowaniawartościsprze-
dażymrożonejkawy:
IcedColeeSales:=1000∙Temperature+82
Oznaczato,żemożnaodpowiedniozmodyfikowaćpoprzednierównanie:
IceCreamSales=B
T
∙Temperature+B
S
∙SummerMonth+
BC∙(1000∙Temperature+82)=(B
T+1000B
C)∙Temperature+
BS∙SummerMonth
Pomijająclosoweprzypadki,współczynnikB
Spowinienbyćbliskiprawdziwejwar-
tości20000.Jednakwprzypadkutemperaturyoprogramowaniebędziepróbowało
rozwiązaćponiższerównanie:
BT+1000∙B
C=1000
Jesttojednorównaniezdwiemaniewiadomymi,więcmanieskończonąliczbęroz-
wiązań.NaprzykładsprawdząsięwartościB
T=0iB
C=1,jakrównieżB
T=500
iB
C=0.5,czyteżB
T=5000iB
C=-4.Metodanajmniejszychkwadratówwybierze
kombinację,którazapewninajwyższąwartośćwspółczynnikadeterminacjiR2,ale
niebędziewiarygodna(chociażgeneralnierzeczujmując,zawodnośćitakbędzie
znaczniemniejszawpraktyceniżwprzypadkutegosymulowanegoprzykładu).
Mówiącjęzykiemformalnym,pojawiłasięwielowspółliniowość.
względunanadmiernywpływtejżetemperatury.Mimożesprzedażkawymrożonejnie
jeststatystycznieistotna,awspółczynnikjeststosunkowoniski,wartośćsprzedażyjest
znaczniewyższaniżwzrosttemperatury.Ostateczniesprzedażkawymrożonejrównoważy
więcinflacjęwspółczynnikatemperatury.
Zakłócenia,czyliukryteniebezpieczeństwarozwiązywaniaproblemówzapomocąregresji
|
13
