Определение парных коэффициентов корреляции и на их основе факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный показатель. Анализ множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка качества модели на основе t-статистики Стьюдента.
Лабораторная работа №8 Построение классической линейной регрессии Цели и задачи: Рассчитать описательные статистики, характеризующие изучаемые данные; Определить парные коэффициенты корреляции и на их основе выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный показатель; Оценить регрессионное уравнение имеющимися факторами. Проанализировать множественные коэффициенты корреляции и детерминации, по полученной модели; Оценить качество модели на основе t-статистики Стьюдента и F-статистики Фишера. Окно установки вычисления характеристики нормальности распределения: После выбора переменных в Frequency tables и нажатия кнопки Summary получим следующие данные: Относительно Y: Относительно X1: Относительно X2: Построение классической линейной регрессии Для построения необходимо: Statistics - Multiple Regression - Variables (Y - Dependent var., X1, X2 - Independent var.) - Review descriptive statistics, correlation matrix - OK - Advanced - Correlations.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
