Методические указания по решению типовых задач Учебнометодическое пособие для направления подготовки

• Название: Методические указания по решению типовых задач Учебнометодическое пособие для направления подготовки
• Дата: 14.10.2022
• Размер: 2.09 Mb.
• Имя файла: uch-met_posobie_statistika-metod_ukazania_po_resheniyu_tip_zadac.doc
• Тип: Методические указания; #734355
• страница: 14 из 20

Требуется, используя средства MS EXCEL:

1. 
   построить множественную модель с использованием встроенного инструмента «Регрессия»;
   
2. 
   оценить показатели тесноты связи;
   
3. 
   дать оценку значимости (достоверности) уравнения в целом и параметрам, провести интерпретацию коэффициентов чистой регрессии;
   
4. 
   рассчитать и проанализировать стандартизованные коэффициенты регрессии и коэффициенты раздельной детерминации;
   
5. 
   рассчитать и оценить прогнозное значение стоимости квартиры при заданных значениях факторов.
   

Решение.

1. Построим модель с использованием инструмента «Регрессия», в итоге получим выходные данные (табл. 4.2.1 - а).

Табл. 4.2.1 – а ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
R множественный		0,953
R-квадрат		0,907
Нормир. R-квадрат		0,900
Стандарт. ошибка.		0,762
Наблюдения		68
Дисперсионный анализ
	df		SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	5		352,62	70,52	121,52	0
Остаток	62		35,98	0,58
Итого	67		388,60
	Коэфф.		Станд. Ош.	t-стат.	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	0,829		0,441	1,88	0,0646	-0,05	1,7094428
х4	0,124		0,007	18,46	0,0000	0,11	0,1378266
х5	0,141		0,035	4,02	0,0002	0,07	0,2116075
х7	0,553		0,256	2,16	0,0345	0,04	1,0642807
х8	-0,003		0,018	-0,15	0,8837	-0,04	0,0330404
х9	-0,086		0,014	-6,29	0,0000	-0,11	-0,058776

Прежде, чем записывать модель в решенном виде, проверим, все ли ее параметры являются статистически значимыми. В последней таблице вывода итогов, в столбце коэффициентов мы видим крайне низкое значение коэффициента чистой регрессии при факторе х₈ (в₈=0,003), которое по своей величине меньше своей стандартной ошибки. Такое положение вещей указывает на статистическую незначимость данного параметра. Этот же вывод можно сделать по фактическому значению критерия t= -0,15, что по модулю меньше табличного значения t_0,05=1,96. Доверительные интервалы данного коэффициента также свидетельствуют о его статистической недостоверности, так как содержат величины противоположных знаков (от

-0,04 до 0,033). Все это дает нам основание исключить фактор х₈ из модели по причине его несущественного влияния. Повторим решение модели для оставшихся факторов (табл.4.2.1.-б)

Табл. 4.2.1-б) ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
R множественный	0,953
R квадрат	0,907
Норм. R-квадрат	0,901
Стандарт..ошибка (средняя ошибка прогноза)	0,756
Наблюдения	68
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	4	352,60	88,151	154,29	8,37749E-32
Остаток	63	35,99	0,571
Итого	67	388,60
	Коэфф.	Станд.ош.	t-стат.	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	0,829	0,437	1,896	0,0625299	-0,045	1,70
х4	0,124	0,007	18,605	0,0000000	0,111	0,14
х5	0,140	0,034	4,156	0,0000995	0,073	0,21
х7	0,542	0,242	2,238	0,0287913	0,058	1,03
х9	-0,086	0,013	-6,568	0,0000000	-0,112	-0,06