Задачи статистики в пакете SPSS

         

Диалоговое окно Weight Estimation (Весовая цепка)



Рис. 16.27: Диалоговое окно Weight Estimation (Весовая цепка)


  • Перенесите переменную staedte в поле зависимых переменных, а переменную alter в поля для независимых и для весовых переменных. Согласно с установками по умолчанию оптимальная степень вычисляется в пределе от —2 до 2 с шагом 0,5; измените шаг на 0,2.

  • Щёлкните на кнопке опций и в появившемся диалоговом окне активируйте опцию Save best weight as new variable (Сохранить лучший вес, как новую переменную).

Результаты расчёта, вывод которых производится в старой табличной форме, выглядят следующим образом:

Source variable

. . ALTER

Dependent variable. . STAEDTE

Log- likelihood

Function =-116,950816



POWERvalue= -2,000

log- likelihood

Function =-115,170919

POWERvalue=-1,800

Log- likelihood

Function =-113,434617

POWERvalue=-1,600

Log- likelihood

Function =-111,746484

POWERvalue=-1,400

Log- likelihood

Function =-110,111706

POWERvalue=-1,200

Log- likelihood

Function =-108,536154

POWERvalue=-1,000

Log- likelihood

Function =-107,026465

POWERvalue=-,800

Log- likelihood

Function =-105,590111

POWERvalue=-,600

Log- likelihood

Function =-104,235463

POWERvalue=-,400

Log- likelihood

Function =-102,971835

POWERvalue=-,200

Log- likelihood

Function =-101,809499

POWERvalue=,000

Log- likelihood

Function =-100,759655

POWERvalue=,200

Log- likelihood

Function =-99,834344

POWERvalue=,400

Log- likelihood

Function =-99,046284

POWERvalue=,600

Log- likelihood

Function =-98,408623

POWERvalue=,800

Log- likelihood

Function =-97,934594

POWERvalue=1,000

Log- likelihood

Function =-97,637078

POWERvalue=1,200

Log- likelihood

Function =-97,528092

POWERvalue=1,400

Log- likelihood

Function =-97,618231

POWERvalue=1,600

Log- likelihood

Function =-97,916114

POWERvalue=1,800

Log- likelihood

Function =-98,427890

POWERvalue=2,000

The Value ofPOWER MaximizingLog-likelihood Function =1,400

Source variable

ALTER

POWERvalue=:1,400

Dependent variable. . STAEDTE

Multiple R, 90081

R Square,81146

Adjusted R Square ,80650

Standard Error ,68669

Analysis of Variance :

DF Sum of Squares

Mean Square

Regression Residuals

1 77,121477 38 17,918483

77,121477 ,471539

P = 163,55269

Signif F = ,0000

-------

- — — Variables in the Equation —

- - - - -

- - -

Variable

В SE В Beta

Т

Sig Т

ALTER (Constant)

1,569996 ,122764 ,900813 -2,728584 ,840793

12,789 -3,245

,0000 ,0025

Log-likelihood

Function = -97,528092

The following

new variables are being created:

Name

Label

WGT_1

Weight for STAEDTE from WLS, MOD_

1 ALTER**

-1,400

Оптимальная степень оценивается при помощи логарифма функции правдоподобия; в данном случае максимальное значение получается при значении степени равном 1,4. Это значение используется для определения веса для каждого случая. К примеру, для трёхлетнего ребёнка вес равен

1/(31,4)=0,2148

Весовые показатели были добавлены в исходный файл под переменной с именем wgt_1. Затем повторно был выполнен расчёт регрессии. Корреляционный коэффициент при этом возрос до 0,90081, а мера определённости до 0,81146. Хотя эти изменения, а также изменение рассчитанных коэффициентов регрессии и констант незначительны, зато стала намного меньше соответствующая им стандартная ошибка.





Содержание раздела