Prosta linearna regresija (primer)

Transcript

1 STATISTIKA Prosta linearna regresija (primer) Doc. Dr Slađana Spasić Ass. Ana Simićević Beograd Predavanje 15

2 Regresiona i korelaciona analiza Na ovom predavanju razmatraćemo međusobnu vezu dve promenljive i to na osnovu: 1. regresione analize. korelacione analize. Upotrebom regresionih modela može se oceniti kako se menja jedna promenljiva pod uticajem promene druge promenljive. Koeficijent korelacije u korelacionoj analizi pokazuje da li između varijacija dve promenljive postoji kvantitativno slaganje, ali on ne daje informaciju o stepenu promene jedne promenljive kojanastaje kao rezultat promene druge promenljive Beograd Predavanje 15 / 1

3 Deterministička i stohastička veza Naše interesovanje ćemo usmeriti na istraživanje međusobnih veza i uticaja između dve ili više pojava. Pojave na osnovu veza između promenljivih možemo podeliti na determinističke i stohastičke. Deterministička veza se javlja kada jednoj vrednosti nezavisno promenljive X odgovara tačno jedna vrednost zavisno promenljive Y. Ova veza se još naziva egzaktna ili funkcionalna. Stohastičke veze su slabije i kod njih jednoj vrednosti nezavisno promenljive X odgovara više mogućih vrednosti zavisno promenljive Y. Svaku od tih vrednosti zavisno promenljiva može uzeti sa određenom verovatnoćom, pa je zavisno promenljiva Y slučajna promenljiva Beograd Predavanje 15 /

4 Deterministička i stohastička veza Suština stohastičke veze je sledeća: Prosek Y f (X) Veze kod kojih porastu (opadanju) nezavisne promenljive X odgovara porast (opadanje) zavisno promenljive Y nazivaju se direktne veze. Ako porastu X odgovara opadanje Y takve veze se zovu inverzne (obrnute). Osim ovoga, veze mogu biti linearne ili nelinearne Beograd Predavanje 15 / 3

5 Ciljevi regresione i korelacione analize Regresiona i korelaciona analiza primenjuju se u istraživanju kvantitativnog slaganja varijacija između dve ili više pojava. Kod regresione analize neophodno je unapred odrediti koja pojava će imati ulogu nezavisne, a koja zavisne promenljive. Ovo je određeno prirodom analiziranih pojava. Kod korelacione analize je svejedno koja je pojava okarakterisana kao nezavisno, a koja kao zavisno promenljiva. Rezultat korelacione analize je isti u oba slučaja. U slučaju korelacione analize više pojava potrebno je fiksirati jednu zavisnu promenljivu, a ostale će biti nezavisne Beograd Predavanje 15 / 4

6 Ciljevi regresione i korelacione analize Cilj regresije je da se utvrdi priroda veze, tj. oblik zavisnosti među posmatranim pojavama. Ovo se postiže odgovarajućim regresionim modelima. Regresioni model je statistički model koji matematičkim formulama, uz određene pretpostavke najbolje opisuje kvantitativnu zavisnost između varijacija posmatranih pojava u realnosti. Kako je reč o stohastičkim vezama, regresioni model pokazuje prosečno slaganje varijacija ispitivanih pojava. Korelaciona analiza ispituje da li između varijacija posmatranih pojava postoji slaganje i, ako postoji, u kom stepenu Beograd Predavanje 15 / 5

7 Vrste regresionih modela Prilikom istraživanja međusobnih veza dveju promenljivih primenjuju se metode proste (linearne i nelinearne) regresione i korelacione analize. U slučaju više promenljivih reč je i metodama višestruke (linearne i nelinearne) regresione i korelacione analize. Mi ćemo se ograničiti na linarne metode Beograd Predavanje 15 / 6

8 Prosta linearna regresija Prost regresioni model je matematički model koji ima samo dve promenljive: zavisnu i nezavisnu. Zavisna promenljiva je ona čije varijacije treba objasniti na osnovu promena nezavisne promenljive. Prost linearni regresioni model je regresioni model kojim se opisuje linearna veza između zavisne i nezavisne promenljive Beograd Predavanje 15 / 7

9 Dijagram raspršenosti Prvi korak u analizi zavisnosti dve pojave je grafičko prikazivanje empirijske serije podataka, bilo da se odnose na osnovni skup ili uzorak. Na istim elementima skupa ili uzorka posmatramo dva obeležja, npr. kod 0 firmi posmatramo troškove reklame i obim prodaje. Zatim treba identifikovati koje obeležje predstavlja nezavisno promenljivu X, a koje zavisno promenljivu Y. Tako se dobija niz od n (N) uređenih parova (X 1,Y 1 ), (X,Y ),..., (X n,y n ). Na apscisu se nanose vrednosti nezavisno promenljive X, a na ordinatu vrednosti zavisno promenljive Y. Takav grafički prikaz naziva se dijagram raspršenosti Beograd Predavanje 15 / 8

10 Podsetimo se jednačine prave: Prost linearni regresioni Linearna jednačina ili jednačina linearne veze u ovom slučaju: y a + bx model x je nezavisno promenljiva y je zavisno promenljiva a je konstanta u linearnoj jednačini otsečak na y osi b je koeficijent nagiba prave Beograd Predavanje 15 / 9

11 Prost linearni regresioni model Cilj regresije je predvideti vrednosti y za pojedine vrednosti x. Kako je reč o stohastičkim vezama između x i y ne može se tačno predvideti vrednost y za određenu vrednost x. Zato se kao moguće rešenje traži regresiona prava (kriva) koja će najmanje odstupati od empirijskih podataka. Određivanje koeficijenata te linearne jednačine omogućuje nam da vršimo traženo predviđanje. Takvo predviđanje neće biti egzaktno jer se mora uzeti u obzir i greška zbog stohastičke prirode veze Beograd Predavanje 15 / 10

12 Model proste linearne regresije u opštem obliku: gde su Y i x i Y i β 0 + β 1 x i + ε i i-ta zavisna promenljiva i 1,,, N i-ta vrednost nezavisna promenljiva β 0 i β 1 nepoznate konstante, regresioni parametri ε i Prost linearni regresioni model stohastički član ili slučajna greška N veličina osnovnog skupa Nezavisno promenljiva X se naziva objašnjavajućom promenljivom jer pomoću nje pokušavamo da objasnimo varijacije promenljive Y Beograd Predavanje 15 / 11

13 Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata Na osnovu dijagrama raspršenosti odabira se tip krive koji najviše odgovara empirijskim podacima. Tek tada na osnovu dijagrama, ako on ukazuje na linearnu vezu dveju pojava, prelazimo na drugu etapu regresione analize ocenjivanje nepoznatih parametara: slobodnog člana β 0 i koeficijenta nagiba β 1. Slučajnom greškom u stohastičkom regresionom modelu obuhvaćene su: 1. nedostajuće ili izostavljene promenljive (efekti promenljivih koje nisu direktno uključene u model),. slučajne varijacije (domaćinstvo može u jednom mesecu da organizuje više zabava i potroši više na hranu, a sledećeg meseca zbog dečje ekskurzije ili kupovine nameštaja prištedeće na hrani Beograd Predavanje 15 / 1

14 U regresionom modelu su β 0 i β 1 parametri osnovnog skupa. Međutim, kako nisu poznati svi podaci o osnovnom skupu, regresioni model osnovnog skupa ocenjujemo na osnovu podataka iz uzorka. Ocene nepoznatih parametara, odsečka β 0 i koeficijenta nagiba β 1 se označavanju sa b 0 i b 1. Cilj je da se na osnovu uzorka dođe do najboljih mogućih ocena b 0 i b 1 i time postavi ocenjeni model uzorka (linija regresije u uzorku): Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata ˆ + Yi b0 b1 x i gde je ona vrednost Y koja se tačno nalazi na najbolje Yˆi prilagođenoj liniji regresije, pa se naziva prilagođena ili predviđena vrednost Y Beograd Predavanje 15 / 13

15 Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata Stvarne vrednosti promenljive Y nazivaju se empirijske vrednosti. Razlika između stvarne i očekivane (prosečne) vrednosti Y u osnovnom skupu predstavlja slučajnu grešku ε. Npr. To je razlika između iznosa koje je domaćinstvo jednog meseca stavrno potrošili za hranu i prosečne vrednosti dobijene na osnovu regresione prave osnovnog skupa. Razlika između stvarne i ocenjene vrednosti Y u uzorku naziva se rezidual i označava se sa e. Rezidual predstavlja ocenu slučajne greške, ε. e Yˆ Yˆ gde je Y stvarna vrednost, a ocenjena vrednost Y. Y Beograd Predavanje 15 / 14

16 Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata Dijagram raspršenosti i regresione prave Suma svih reziduala je uvek jednaka 0. ( Y Yˆ) Beograd Predavanje 15 / 15 e 0

17 Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata Kako je suma svih reziduala jednaka 0 njenim minimiziranjem i ne možemo dobiti najbolje prilagođenu regresionu krivu, ali minimiziranjem sume kvadrata reziduala (SKR) mogu se dobiti vrednosti b 0 i b 1 u regresionom modelu uzorka. Od svih mogućih pravih linija treba odabrati onu koja ima najmanju sumu kvadrata vertikalnih odstupanja (reziduala). SKR e gde jey stvarna vrednost, a ocenjena vrednost Y. Minimiziranjem sume kvadrata reziduala dobijaju se b 0 i b 1, kao ocene regresionih parametara β 0 i β Beograd Predavanje 15 / 16 Yˆ ( Y Yˆ)

18 Ocenjivanje: Metod najmanjih kvadrata Koeficijenti regresione prave uzorka, odnosno metodu najmanjih kvadrata glase: SP xy 1 b0 Y b1 X SK xx b ocene po SP xy XY X n Y SK xx X n X ( ) gde je SK i SP označavaju odgovarajuću sumu kvadrata i sumu proizvoda Beograd Predavanje 15 / 17

19 Testiranje značajnosti regresione veze Da bi primena regresione linije uzorka pri predviđanju vrednosti zavisne promenljive Y bila opravdana, neophodno je prethodno ispitati da li uopšte postoji linearno slaganje između varijacija posmatrane dve promenljive u osnovnom skupu. Prilikom testiranja hipoteze o regresionom parametru β 1 testiramo nultu hipotezu da je parametar β 1 0 što je ekvivalentno hipotezi da promenljiva X ne utiče na promenljivu Y Beograd Predavanje 15 / 18

20 Testiranje značajnosti regresione veze Nulte i alternativna hipoteza o regresionom parametru β 1 : H 0 : β 1 0 (Između varijacija posmatranih pojava ne postoji linearna veza, odnosno X ne utiče na Y) H 1 : β 1 0 (Između varijacija posmatranih pojava postoji linearna veza, odnosno X utiče na Y) Statistika t testa za testiranje hipoteze o β 1 glasi: b 1 1 t S 1 β b 1 b S b 1 S b Broj stepeni slobode je df n -. Testiranje se sprovodi na isti način kao kod aritmetičke sredine skupa Beograd Predavanje 15 / 19 1 x s n x

21 Prosta linearna korelacija Cilj korelacione analize je da se utvrdi da li između varijacija posmatranih pojava postoji kvantitativno slaganje (korelaciona veza) i ako postoji u kom stepenu. Ako se posmatraju dve pojave reč je o prostoj korelaciji, a ako je reč o više pojava onda o višestrukoj korelaciji. Takođe moguće je ispitati da li je reč o linearnoj ili krivolinijskoj vezi. Mi ćemo govoriti o prostoj linearnoj korelaciji Beograd Predavanje 15 / 0

22 Prosta linearna korelacija Za razliku od regresione analize u korelacionoj analizi se obe posmatrane pojave tretiraju kao slučajne promenljive. Ovde nema razlike između zavisne i nezavisne promenljive. Svejedno je koju ćemo pojavu označiti sa X a koju sa Y, jer će se dobiti identični rezultati. Zadatak proste linearne korelacije jeste da pokaže da između varijacija dve pojave postoji prosta pravolinijska veza Beograd Predavanje 1 / 1

23 Koeficijent proste linearne korelacije Koeficijent korelacije predstavlja pokazatelj stepena kvantitativnog slaganja između promenljivih. Koeficijent proste linearne korelacije u osnovnom skupu obeležava se sa ρ, a u uzorku sa r i može uzeti vrednosti samo u intervalu -1 i 1, tj. -1 ρ 1 i -1 r 1 Ako je r 1 između dve promenljive postoji perfektna pozitivna linearna korelacija, tj. sve tačke dijagrama raspršenosti se nalaze na rastućoj pravoj. Ako je r -1 između dve promenljive postoji perfektna negativna linearna korelacija, tj. sve tačke dijagrama raspršenosti se nalaze na opadajućoj pravoj Beograd Predavanje 15 /

24 Koeficijent proste linearne korelacije Ako su empirijske tačke raspršene svuda po dijagramu tada između dve promenljive ne postoji linearna korelacija i tada je r 0. Koeficijent proste linearne korelacije između dve promenljive u uzorku ili Pirsonov koeficijent korelacije, r, se izračunava kao: r n x n xy x ( x) n y ( y) y Formula je simetrična u odnosu na promenljive X i Y, pa je sve jedno koju smo promenljivu kako označili Beograd Predavanje 15 / 3

25 Testiranje značajnosti ocene koeficijenta proste linearne korelacije Testiranje hipoteze o koeficijentu proste linearne korelacije na osnovnom skupu ρ, na osnovu njegove ocene iz slučajnog uzirka r se zasniva na pretpostavci o normalnosti zajedničke raspodele za promenljive X i Y. Prilikom testiranja koristimo t raspodelu verovatnoća. Nulta hipoteza H 0 : ρ 0 (u osnovnom skupu ne postoji linearna korelacija između dve promenljive) Alternativna hipoteza H 1 : ρ 0 (u osnovnom skupu postoji linearna korelacija između dve promenljive) Beograd Predavanje 15 / 4

26 Testiranje značajnosti ocene koeficijenta proste linearne korelacije Testiranje hipoteze o koeficijentu proste linearne korelacije na osnovnom skupu ρ se svodi na određivanje vrednosti statistike testa koja ima Studentovu t raspodelu sa (n ) stepena slobode: t 1 gde je r ocenjena vrednost parametra ρ. r n r Beograd Predavanje 15 / 5

27 Regresiona analiza: kompletan primer Primer: Izabran je uzorak od 8 vozača koji poseduju polise osiguranja. U tabeli se nalaze podaci o vozačkom iskustvu u godinama i iznosu mesečne premije auto osiguranja u evrima. Vozačko iskustvo Premija auto osiguranja Beograd Predavanje 15 / 6

28 Regresiona analiza: kompletan primer 1. Da li premija auto osiguranja zavisi od vozačkog iskustva ili vozačko iskustvo zavisi od premije osiguranja?. Da li se očekuje pozitivna ili negativna korelaciona veza između dve promenljive? Rešenje: Intuitivno, a i na osnovu teorije očekujemo da će premija osiguranja zavisiti od vozačkog iskustva. To znači da će premija osiguranja biti zavisna, a vozačko iskustvo objašnjavajuća promenljiva u regresionom modelu. Nove vozače osiguravajuće kuće tretiraju kao vozače visokog rizika, pa oni moraju da plate veće iznose premija. Zato, očekujemo da će linearna veza biti negativna, odnosno da će biti negativan znak koeficijenta korelacije osnovnog skupa ρ i regresionog parametra osnovnog skupa β Beograd Predavanje 15 / 7

29 Regresiona analiza: primer 3. Izračunati SK xx, SK yy i SK xy Vozačko iskustvo, x Premija auto osiguranja, y xy x y Σx90 Σy474 Σxy4739 Σx 1396 Σx Beograd Predavanje 15 / 8

30 Regresiona analiza: primer x x n Vrednosti aritmetičkih sredina za x i y su: ,5 y y n ,5 SP xy SK xx SK xy SK i SP označavaju odgovarajuće sume kvadrata i sume proizvoda. x xy n x y y , ( x) n 8 383, Beograd Predavanje 15 / 9 ( y) n ,5000

31 Regresiona analiza: primer 4. Na osnovu objašnjavajuće i zavisne promenljive iz 1. odrediti regresionu pravu po metodu najmanjih kvadrata. Koeficijenti regresione prave uzorka, odnosno metodu najmanjih kvadrata glase: b SP 593, ,5000 xy 1 SK xx 1,5476 b0 y b1 x 559,5 ( 1,5476) 11,5 Ocenjena linija regresije u ovom primeru glasi: ˆ 1 ocene po 76,6605 y b + b x 76,6605 1, 5476x Beograd Predavanje 15 / 30

32 Regresiona analiza: kompletan primer 5. Objasniti značenje dobijenih ocenjenih vrednosti b 0 i b 1. Rešenje: Ocenjena vrednost b 0 predstavlja vrednost za x0. To je prosečni mesečni nivo premije osiguranja za vozača bez vozačkog iskustva. Ocenjena vrednost b 1-1,5476 pokazuje da sa porastom vozačkog iskustva za 1 godinu, mesečna premija osiguranja u proseku opada za oko 1,55 evra. Kako je b 1 negativno, y opada sa porastom x. ŷ Beograd Predavanje 15 / 31

33 Regresiona analiza: kompletan primer 6. Nacrtati dijagram raspršenosti i ocenjenu regresionu pravu. Dijagram raspršenosti i regresiona prava Premija osiguranja Vozačko iskustvo Series1 Linear (Series1) Beograd Predavanje 15 / 3

34 Koeficijent proste linearne korelacije Koeficijent proste linearne korelacije između dve promenljive u uzorku, r, se izračunava kao: r SK n SP xx xy SK x yy 7. Izračunajte koeficijente r i r i objasnite njihovo značenje. n ( xy x) 593,5 x n 383,5 1557,5 y y ( 0,77 y) ( 0,77) 0,59 Vrednost r -0,77 ukazuje da u uzorku od 8 vozača postoji jaka negativna korelaciona veza između vozačkog iskustva i mesečne premije auto osiguranja. Vrednost r se naziva koeficijent determinacije i ukazuje da je 59% ukupnih varijacija mesečne premije objašnjeno vozačkim iskustvom, a 41% je rezultat drugih uticaja. r Beograd Predavanje 15 / 33

35 Regresiona analiza: primer 8. Oceniti mesečnu premiju auto osiguranja vozača sa 10 godina vozačkog iskustva. Na osnovu regresione prave uzorka, ocenjena vrednost y za x10 iznosi: ˆ 0 1 y b + b x 76,6605 1,5476x 76,6605 1, ,18 evra Očekivani mesečni iznos premije auto osiguranja vozača sa 10 godina iskustva je 61,18 evra Beograd Predavanje 15 / 34

36 Regresiona analiza: primer 9. Izračunati standardnu grešku regresije. Standardna greška regresije je ocena standardne devijacije slučajne greške, S i iznosi: s SK yy b 1 n SP xy 1557,5 ( 1,5476) ( 593,5) 8 10, Beograd Predavanje 15 / 35

37 Regresiona analiza: primer 9. Formirati 90% interval poverenja za parametar β 1. Ocenjena vrednost standardne greške ocene b 1 : s s 10,3199 S 0, ,5 b SK x n x xx Za 90% interval poverenja, površina na svakom kraju pod krivom t raspodele je: α/ (1-0,90)/ 0,05, a broj stepeni slobode je df n Na osnovu tablice t raspodele, tablična vrednost za α/0,05 i df 6 je 1, % interval poverenja za parametar β 1 je b 1 ts b1-1,5476 1,943 (0,570) -1,5476±1,040 -,57 < β 1 <, Beograd Predavanje 15 / 36

38 Testiranje hipoteze o parametru β Sa nivoom značajnosti od 5% testirajte hipotezu da je β 1 negativno. Testiranje se obavlja u 5 etapa. Korak 1. Formulisanje nulte i alternativne hipoteze: H 0 : β 1 0 (Regresioni parametar je jednak 0) H 1 : β 1 < 0 (Regresioni parametar je jmanji od 0 ) Korak. Izbor raspodele koja će se koristiti. Kako σ ε nije poznato, za testiranje hipoteze ćemo koristiti t raspodelu, odnosno t statistiku testa Beograd Predavanje 15 / 37

39 Testiranje hipoteze o parametru β 1 Korak 3. Određivanje oblasti odbacivanja i neodbacivanja Nivo značajnosti je α0,05. Znak < u alternativnoj hipotezi ukazuje da je test levostran, sa jednom oblašću odbacivanja nulte hipoteze sa leve strane. Površina na levom kraju krive t raspodele je α 0,05. Broj stepeni slobode je df n Kritična vrednost t se nalazi u tablicama za t raspodelu, za vrednosti df 6 i površine (plavo) ispod krive t raspodele za 0,05 i iznosi -1,943. α 0,05-1,943 0 Odbacuje se H 0 Ne odbacuje se H Beograd Predavanje 15 / 38

40 Testiranje hipoteze o parametru β 1 Korak 4. Izračunavanje vrednosti statistike testa Vrednost statistike testa izračunavamo na sledeći način: t b β 1 s b 1 1-1,5476-0,570 0 Iz H 0, Beograd Predavanje 15 / 39

41 Testiranje hipoteze o parametru β 1 Korak 5. Donošenje odluke Pošto se realizovana vrednost statistike t testa, t -,937 nalazi u oblasti odbacivanja nulte hipoteze donosimo odluku o odbacivanju nulte hipoteze. Sledi da nultu hipotezu odbacujemo uz nivo značajnosti od 0,05 i zaključujemo da je, na osnovu podataka u uzorku, parametar β1 negativan, odnosno da mesečni iznos premije auto osiguranja u osnovnom skupu vozača u proseku opada sa povećanjem vozačkog iskustva Beograd Predavanje 15 / 40

42 Hvala na pažnji! Beograd Predavanje 15