КАТЕГОРИИ:
Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)
Дисперсионный анализ. Регрессионная статистика
|
|
|
|
Регрессионная статистика
Анализ коэффициентов регрессии
Дисперсионный анализ
Регрессионная статистика
Отбор существенных факторов в модель. Анализ результатов.
Матрица парных коэффициентов корреляции.
Матрица парных коэффициентов корреляции.
Коэффициенты регрессии и их оценка.
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Свободный член | 3378,41 | 1304,48 | 2,59 | 0,04 | 186,47 | 6570,35 |
| Количество комнат | -494,59 | 226,77 | -2,18 | 0,07 | -1049,47 | 60,29 |
| Район | -35,00 | 10,31 | -3,39 | 0,01 | -60,24 | -9,77 |
| Планировка | 75,74 | 277,57 | 0,27 | 0,79 | -603,46 | 754,94 |
| Материал стен | -15,81 | 287,54 | -0,05 | 0,96 | -719,38 | 687,77 |
| Этаж | 80,10 | 35,31 | 2,27 | 0,06 | -6,30 | 166,51 |
| Этажность | 59,84 | 150,93 | 0,40 | 0,71 | -309,48 | 429,15 |
| Sоб | 127,98 | 22,35 | 5,73 | 0,00 | 73,30 | 182,65 |
| Sжил | -78,10 | 31,19 | -2,50 | 0,05 | -154,41 | -1,79 |
| Sкух | -437,57 | 97,68 | -4,48 | 0,00 | -676,58 | -198,56 |
| Телефон | 451,26 | 331,79 | 1,36 | 0,22 | -360,61 | 1263,13 |
| Санузел | -299,91 | 127,84 | -2,35 | 0,06 | -612,71 | 12,89 |
| Балкон/лоджия | -14,93 | 86,06 | -0,17 | 0,87 | -225,51 | 195,65 |
| Плита | -369,65 | 105,08 | -3,52 | 0,01 | -626,76 | -112,54 |
Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции для оценки взаимовлияния факторов, включенных в модель.
Для этого используем операцию Данные->Анализ данных->Корреляция и в исходном диапазоне указываем исходную таблицу включая значения и X и Y. В результате получается таблица13.
Таблица 13.
| Кол-во комнат | Район | План. | Материал стен | Этаж | Этаж-ность | Sоб | Sжил | Sкух | Тел. | Санузел | Балкон/ лоджия | Плита | Цена | |
| Количество комнат | 1,00 | |||||||||||||
| Район | 0,75 | 1,00 | ||||||||||||
| Планировка | 0,62 | 0,38 | 1,00 | |||||||||||
| Материал стен | -0,22 | -0,17 | 0,14 | 1,00 | ||||||||||
| Этаж | 0,24 | 0,08 | 0,44 | 0,05 | 1,00 | |||||||||
| Этажность | 0,50 | 0,34 | 0,84 | -0,16 | 0,50 | 1,00 | ||||||||
| Sоб | 0,62 | 0,55 | 0,71 | 0,23 | 0,21 | 0,42 | 1,00 | |||||||
| Sжил | 0,65 | 0,56 | 0,61 | 0,30 | 0,15 | 0,24 | 0,95 | 1,00 | ||||||
| Sкух | 0,04 | 0,05 | 0,54 | 0,08 | 0,42 | 0,58 | 0,54 | 0,31 | 1,00 | |||||
| Телефон | -0,22 | -0,17 | 0,14 | 0,22 | -0,13 | -0,16 | 0,11 | 0,06 | 0,16 | 1,00 | ||||
| Санузел | -0,29 | -0,20 | -0,20 | -0,06 | -0,24 | 0,05 | -0,40 | -0,46 | -0,24 | -0,23 | 1,00 | |||
| Балкон/ лоджия | 0,05 | 0,12 | 0,14 | 0,04 | 0,30 | 0,27 | 0,13 | 0,04 | 0,35 | -0,11 | 0,25 | 1,00 | ||
| Плита | -0,07 | 0,15 | -0,20 | -0,12 | -0,26 | -0,21 | 0,10 | 0,10 | -0,08 | 0,07 | 0,09 | -0,05 | 1,00 | |
| Цена | 0,26 | 0,03 | 0,62 | 0,42 | 0,29 | 0,25 | 0,72 | 0,67 | 0,42 | 0,42 | -0,46 | -0,04 | -0,23 | 1,00 |
Исходя из таблицы 13, можно сделать следующие выводы:
1) На цену квартиры наиболее сильное влияние оказывают такие факторы как Sоб(0,71), Sжил(0,95).
2) Следующие факторы сильно коррелируют между собой, что нужно учитывать при моделировании уравнения регрессии:
Количество комнат и район (0,75)
Планировка и этажность (0,84),
Планировка и общая площадь (0,71),
Площадь общая и жилая (0,95).
Взаимозависимость общей и жилой площади можно объяснить тем, что первое включает в себя второе.
Учитывая полученные результаты, перестроим модель регрессии, включив только значимые коэффициенты (Таблица 14).
Таблица 14.
Таблица существенных факторов.
| Район | Площадь общая | Площадь жилая | Площадь кухни | Плита | Цена |
| 13,00 | 82,00 | 51,00 | 9,00 | 1,00 | 3500,00 |
| 10,00 | 64,00 | 40,00 | 9,00 | 1,00 | 3400,00 |
| 11,00 | 83,00 | 50,00 | 9,00 | 3,00 | 4000,00 |
| 8,00 | 61,00 | 45,00 | 6,00 | 3,00 | 2500,00 |
| 10,00 | 120,00 | 80,00 | 12,00 | 3,00 | 5800,00 |
| 10,00 | 63,00 | 40,00 | 8,00 | 3,00 | 2000,00 |
| 42,00 | 98,00 | 65,00 | 9,00 | 3,00 | 3000,00 |
| 13,00 | 82,00 | 50,00 | 9,00 | 3,00 | 3200,00 |
| 15,00 | 64,00 | 43,00 | 7,00 | 3,00 | 2600,00 |
| 3,00 | 42,00 | 18,00 | 9,00 | 3,00 | 1650,00 |
| 15,00 | 62,00 | 48,00 | 6,00 | 2,00 | 2300,00 |
| 8,00 | 48,00 | 26,00 | 7,00 | 2,00 | 2500,00 |
| 8,00 | 63,00 | 48,00 | 6,00 | 3,00 | 2100,00 |
| 9,00 | 63,00 | 40,00 | 9,00 | 3,00 | 1600,00 |
| 9,00 | 68,00 | 40,00 | 12,00 | 3,00 | 1650,00 |
| 10,00 | 64,00 | 40,00 | 9,00 | 3,00 | 3000,00 |
| 13,00 | 82,00 | 50,00 | 9,00 | 3,00 | 2800,00 |
| 11,00 | 81,00 | 50,00 | 12,00 | 1,00 | 3600,00 |
| 51,00 | 99,00 | 65,00 | 9,00 | 3,00 | 2500,00 |
| 8,00 | 62,00 | 45,00 | 7,00 | 2,00 | 2800,00 |
В результате регрессионного анализа (Данные->Анализ данных->Регрессия) получаем:
Таблица 15.
| Множественный R | 0,911945 |
| R-квадрат | 0,831643 |
| Нормированный R-квадрат | 0,771516 |
| Стандартная ошибка | 464,3778 |
| Наблюдения |
Таблица 16.
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 14913445,36 | 2982689,072 | 13,83137 | 5,38E-05 | |
| Остаток | 3019054,64 | 215646,76 | |||
| Итого |
Таблица 17.
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Свободный член | 1212,182 | 719,320451 | 1,685176572 | 0,114105 | -330,6069 | 2754,971 |
| Район | -50,1878 | 11,99329336 | -4,18465694 | 0,000918 | -75,91087 | -24,4648 |
| Площадь общая | 105,2748 | 31,24134607 | 3,36972834 | 0,004581 | 38,26882 | 172,2809 |
| Площадь жилая | -53,5961 | 36,62382081 | -1,463423062 | 0,16544 | -132,1464 | 24,95414 |
| Площадь кухни | -215,002 | 107,012903 | -2,009121556 | 0,064211 | -444,5217 | 14,51792 |
| Плита | -379,241 | 144,529665 | -2,623966044 | 0,020021 | -689,2262 | -69,2556 |
Определяем значимые коэффициенты, сравнивая р-значения и вероятность 0,05.
Такими коэффициентами являются Район, Площадь общая, Плита.
Результаты регрессионного анализа со значимыми коэффициентами:
Таблица 18.
| Множественный R | 0,88493 |
| R-квадрат | 0,783101 |
| Нормированный R-квадрат | 0,742433 |
| Стандартная ошибка | 493,0476 |
| Наблюдения |
Таблица 19.
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 14042964,46 | 19,25572082 | 1,47E-05 | ||
| Остаток | 3889535,539 | ||||
| Итого |
Таблица 20.
|
|
|
|
|
Дата добавления: 2014-12-07; Просмотров: 510; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!