Построение уравнения регрессии с имеющимися факторами

Начнем анализ с построения уравнения регрессии, включив в него все имеющиеся факторы.

Строим следующие таблицы:

1. Основные показатели модели множественной регрессии (Рис. 2)

2. Таблица параметров уравнения множественной регрессии и их оценок (Рис. 3)

3. Таблица характеристик признаков-факторов (Рис. 4)

Рис. 2. Основные показатели модели множественной регрессии

Рис. 3. Таблица параметров уравнения множественной регрессии и их оценок

y = 239,3481 + 0,0571x1-0,0052x2-0,7863x3-0,0045x4-0,0033x5

R² = 0,43944001 показывает слабый уровень зависимости

В данном случае значимым является параметр х1.

Рис. 4. Таблица характеристик признаков-факторов

Из представленной таблицы (Рис. 3) видно, что часть коэффициентов в уравнении множественной регрессии статистически не значима (t расч < t табл.).

Поэтому следующим этапом анализа будет построение корреляционной матрицы с целью обоснованного отбора факторов для включения в уравнение: выявления факторов, которые незначительно влияют на результат, а также коллинеарных факторов.

Дата добавления: 2014-01-15