Příklad 019:
Passingova a Bablokova regrese
Jako
příklad použijeme data ve dvou souborech. Použijeme stejné hodnoty, jako jsme
měli například již v příkladu 009 a příkladu 011.
Vstupní data
|
|
soubor I. |
Soubor II. |
|
1. |
300 |
301 |
|
2. |
450 |
452 |
|
3. |
452 |
455 |
|
4. |
454 |
458 |
|
5. |
458 |
463 |
|
6. |
460 |
466 |
|
7. |
470 |
477 |
|
8. |
475 |
483 |
|
9. |
480 |
489 |
|
10. |
515 |
525 |
|
11. |
560 |
571 |
|
12. |
582 |
594 |
|
13. |
650 |
663 |
|
14. |
720 |
734 |
|
15. |
918 |
933 |
|
16. |
1300 |
1316 |
|
průměr x |
577,75 |
586,25 |
|
směrodatná odchylka s |
238,28 |
242,12 |
|
medián |
477,5 |
486,0 |
Passingova
a Bablokova regrese je neparametrický postup, používaný například
v analytické chemii pro porovnávání dvou analytických postupů, kdy nelze
určit, která metoda reprezentuje nezávisle proměnnou a která závisle proměnnou.
Obvykle se spojuje s grafem podle Altmana a Blanda (viz příklad
020: Altmanův-Blandův graf).
Pro
naše konkrétní data je regresní rovnice vztahu Y (soubor I.) = 10,8976 + 0,9639
x (soubor II.)
95%
konfidenční interval úseku na ose y (intercept) je 3,9446 až 24,6563 a 95%
konfidenční interval směrnice (slope) je 0,9375 až 0,9778. Cusum test linearity
neodhaluje významnou odchylku od linearity (p > 0,05).
Další informace
·
Regrese
Passingova-Bablokova
·
Příklad
020: Altmanův-Blandův graf
·
Koeficient
korelační Pearsonův
·
Koeficient
korelační Spearmanův
Antonín Jabor
.