Решение задачи №2 - множественной регрессии - с помощью еxcel

Ниже – алгоритм решения.

1). Внести в лист Microsoft Excel исходные данные своего варианта.

Рисунок 5.5 – Исходные данные для построения множественной регрессии

2). Выбрать пункт «Анализ данных » во вкладке «Данные ». В появившемся диалоговом окне найти инструмент «Регрессия ».

3). Задать входные интервалы переменных X и Y, а также указать интервал вывода итогов регрессионного анализа (указать верхнюю левую ячейку диапазона вывода данных). Выбор пункта «Остатки » позволяет получить данные об остатках (ошибках) регрессии.

Рисунок 5.6 – Параметры построения множественной регрессии

4). Табличный редактор проводит расчеты и представляет результаты в виде нескольких таблиц, см рисунок 5.7.

Расшифруем полученные данные.

а). Таблица «Регрессионная статистика» содержит:

· «Множественный R» – коэффициент множественной корреляции;

· «R-квадрат» – коэффициент детерминации;

· «Нормированный R-квадрат» – коэффициент детерминации, скорректированный на количество степеней свободы;

· «Стандартная ошибка» – квадратный корень из остаточной дисперсии;

· «Наблюдения» - количество наблюдений n.

б). Таблица «Дисперсионный анализ» содержит данные:

· столбец «df» - три числа степеней свободы: для регрессии, остатка и общее;

· столбец «SS» - три суммы квадратов отклонений: для регрессии, остатка и общее;

Рисунок 5.7 – Вывод итогов множественного регрессионного анализа

· столбец «MS » - два числа дисперсии на одну степень свободы: для регрессии и остатка;

· столбец «F » - значение СВ F, распределённой по ЗР Фишера;

· столбец «Значимость F » - p-значение для СВ F, т.е. вероятность того, что выполняется нулевая гипотеза о случайном отклонении коэффициента Фишера от нуля. В нашем примере p-значение ничтожно мало, поэтому гипотеза Н₀ отклоняется.

в). Следующая таблица содержит информацию о параметрах уравнения регрессии:

· Столбец «Коэффициенты» - значения параметров уравнения регрессии. Строка «Y-пересечение» содержит значения параметра b₀, строка «Переменная X1» - параметра b₁, строка «Переменная X2» - параметра b₂;

· столбец «Стандартная ошибка» - стандартные ошибки параметров уравнения регрессии. Строка «Y-пересечение» - стандартная ошибка для параметра b₀, строка «Переменная X1» - стандартная ошибка для параметра b₁, строка «Переменная X2» - стандартная ошибка для параметра b₂;

· столбец «t-статистика» - значения t-критериев Стьюдента для параметров уравнения регрессии. Строка «Y-пересечение» - значение t-критерия Стьюдента для параметра b₀, строка «Переменная X1» - значение t-критерия Стьюдента для параметра b₁, строка «Переменная X2» - значение t-критерия Стьюдента для параметра b₂;

· столбец «p-значение» - p-значения t-критерия Стьюдента для параметров регрессии. Строка «Y-пересечение» - p-значение t-критерия Стьюдента для параметра b₀, строка «Переменная X1» - p-значение t-критерия Стьюдента для параметра b₁, строка «Переменная X2» - p-значение t-критерия Стьюдента для параметра b₂;

· столбцы «Верхние 95 %» и «Нижние 95 %» - интервалы для параметров уравнения регрессии, построенные с доверительной вероятностью 95 %.

г). Таблица «Вывод остатка» содержит данные:

· «Предсказанное Y» - значения y, рассчитанные по уравнению регрессии (ŷ).

· «Остатки» - разница между предсказанными значениями y и наблюдаемыми значениями y (e).

5). Конец решения.

6). Сохранить полученный результат для использования в письменной отчётной самостоятельной работе.