Цель работы.
Освоить методику построения модели множественной регрессии с использованием пакета программ Statgraphics Plus.
Порядок выполнения работы
Таблица с исходными данными:
Y Х1 X2 X3
178263 47,8 217 -1,2
31662 45,1 220 -25,4
24589 39,8 219 -28,5
87404 37,1 217 -21,3
576864 37,4 220 10,7
627909 35,5 229 2,9
Проверка мультиколлениарности исходных данных и отбор определяющих факторов для построения модели:
Матрица коэффициентов парной корреляции. Матрица является продолжением таблицы с исходными данными
Матрица мультиколлинеарна, так как на пересечениях столбцов Х нет значений превышающих 0,8 по модулю
Отбираем для множественного регрессионного анализа определяющие переменные и записываем имена колонок с их расположением Col_1, Col_3 и т.д. Col_2 не отбираем, т.к. эта графа является просто нумерацией строк.
Нахождение точечных оценок уравнения регрессии, анализ адекватности модели и значимости коэффициентов уравнения
Выполняем множественный регрессионный анализ с отобранными данными, для чего в главном меню вызваем программу Multiple regression. В окно Dependent Variable заносим имя колонки с результирующей переменной (Col_1). В окно Independent Variables заносим имена колонок с отобранными факторными переменными.
При этом на экране появятся результаты выполненного регрессионного анализа в табличной форме и в виде текста.
В первой таблице приводятся рассчитанные по методу м.н.к. коэффициенты уравнения регрессии с выбранными факторными переменными. В в .еменныхми факторными ости коэффициентов уравнениям виде