лабораторная работа № 2. Лабораторная работа Применение инструмента электронной таблицы Excel Анализ данных при определении параметров линейных моделей
 Скачать 1.37 Mb.
|
|
Лабораторная работа № 2. Применение инструмента электронной таблицы Excel Анализ данных при определении параметров линейных моделей Цель работы: изучение методики использования программы Пакет анализа при определении параметров уравнения регрессии, парных и множественных коэффициентов корреляции и коэффициента детерминации. Исходные данные:  Рисунок 1 – Исходные данные Результаты расчета с помощью инструмента Регрессия:  Рисунок 2 – Результаты расчета с помощью инструмента Регрессия  Рисунок 3 – Графики Регрессии Результаты расчета: коэффициент множественной корреляции R = 0,99; коэффициент множественной детерминации R2=0,99; коэффициенты уравнения регрессии b0= 174,5, b1= 1,02, b2= -1,52, b3= 1,07. Расчетная величина Fрасч = 218 Критическое значение Fкр:  Рисунок 4 – Нахождение критического значения Fкр Fрасч сравниваем с критическим значением Fкр : Fрасч > Fкр, => нулевая гипотеза о незначимости уравнения регрессии в целом отвергается и модель по критерию Фишера считается пригодной для анализа и прогнозирования. Величина Значимость F (адрес F12) означает вероятность ошибки р = 162E-06 = 0,00000162 => p < 5%, из этого следует, что R2 ≠ 0. |tрасч| < tкр – прогноз будет недостоверным. P < 5%, => переменные x1, x2 и x3 статистически значимы. Расчетное значение зависимой величины урасч рассчитаем по формуле у = b0 + b1 * х1 + b2 * х2 + b3 * x3 (='общая регрессия'! $B$17 + 'общая регрессия'! $B$18*B3 + 'общая регрессия'! $B$19*C3 + 'общая регрессия'! $B$20*D3)  Рисунок 5 – Расчетное значение зависимой величины урасч  Рисунок 5 – Корреляция |