Page 165 - 4512

Можна також побудувати приблизний довірчий інтервал
2
для x таким чином: x  2 . Дисперсію  можна оцінити
x
P
p x
p
p
приблизно в такий спосіб:

  (  2x   x  2 )/ ,b
2
2
2
2
x
p b
a
p ab
p
де , a  b - оцінка дисперсії оцінок параметрів моделі,  - оці-
ab
нка коваріації між оцінками параметрів.
Більш точний довірчий інтервал можна оцінити виходячи
теореми Феллера, відповідно до якої 95 % - довірчі межі для є
корінням , 1  2 , квадратного рівняння

 (b  t  2 ) 2 (b x 2 p  t  ) (b x 2 2 p  t  2 ) 0,
2
2
2
2
2
b
a
ab

де t  t 0,95 - 95 % - точка розподілу Стьюдента.
На практиці зустрічаються ситуації, коли необхідно дос-
ліджувати не дві альтернативи, а кілька альтернатив. Якщо ці
альтернативи невпорядковані, то говорять про множинні
(multinominal) пробіт-моделі. У разі упорядкованих альтерна-
тив (наприклад, 5 -бальна оцінка якості послуги або товару) го-
ворять про порядкову або упорядковану (ordered) пробіт-мо-
делі.

Приклад 13.6. Перевіримо гіпотезу, що позірний опір
градієнт-зондів при БКЗ несе інформацію про флюїдонаси-
чення пласту. Для дослідження вибрані дані для 50 пластів, з
яких 23 були нафтоносні і 27 – водоносні. Бінарна змінна від-
гуку приймала значення 1, якщо пласт був нафтоносний і 0,
якщо пласт був водоносний.
Запускаємо програму Statisticа, створюємо файл даних з
трьома змінними: Var5,Var7 – незалежні змінні (натуральні ло-
гарифми опорів), Var13 – залежна бінарна змінна, яка приймає
два значення.

164