Множественная регрессия и корреляция 3
СОДЕРЖАНИЕ: МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ Ввести данные в таблицу: 13,0 37,0 21,5 16,5 60,0 27,0 22,4 21,0 53,0 26,0 16,0 12,0 32,2 18,0 14,2 35,0 19,0 22,5 48,0МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ
- Ввести данные в таблицу:
| A | B | C | D | E | F | |
| 1 | № | Y | X1 | X2 | X3 | X4 |
| 2 | 1. | 13,0 | 37,0 | 1 | 21,5 | 6,5 |
| 3 | 2. | 16,5 | 60,0 | 1 | 27,0 | 22,4 |
| 4 | 3. | 21,0 | 53,0 | 1 | 26,0 | 16,0 |
| 5 | 4. | 12,0 | 32,2 | 1 | 18,0 | 6,3 |
| 6 | 5. | 14,2 | 35,0 | 1 | 19,0 | 9,0 |
| 7 | 6. | 22,5 | 48,0 | 2 | 29,0 | 8,0 |
| 8 | 7. | 26,0 | 55,5 | 2 | 35,0 | 8,0 |
| 9 | 8. | 18,5 | 48,0 | 2 | 28,0 | 8,0 |
| 10 | 9. | 18,0 | 50,0 | 2 | 30,0 | 8,7 |
| 11 | 10. | 21,0 | 54,6 | 2 | 32,0 | 10,0 |
| 12 | 11. | 15,5 | 68,1 | 3 | 44,4 | 7,2 |
| 13 | 12. | 38,0 | 107,0 | 3 | 58,0 | 24,0 |
| 14 | 13. | 30,0 | 100,0 | 3 | 58,0 | 20,0 |
| 15 | 14. | 43,0 | 100,0 | 3 | 45,0 | 35,0 |
| 16 | 15. | 17,8 | 58,0 | 3 | 39,0 | 6,2 |
| 17 | 16. | 24,5 | 90,0 | 4 | 64,0 | 15,0 |
| 18 | 17. | 27,3 | 102,0 | 4 | 66,0 | 11,8 |
| 19 | 18. | 41,0 | 87,0 | 4 | 56,5 | 12,5 |
| 20 | 19. | 27,0 | 93,0 | 4 | 66,0 | 10,0 |
| 21 | 20. | 75,0 | 176,0 | 4 | 129,0 | 15,0 |
Y – цена квартиры, тыс.дол.
Х1 – общая площадь квартиры, кв.м.
Х2 – число комнат в квартире
Х3 – жилая площадь квартиры, кв.м.
Х4 – площадь кухни, кв.м.
Построить уравнение множественной линейной регрессии. Общийвидуравнения
yx = a0 +a1 x1 +a2 x2 +a3 x3 +a4 x4. Для этого используем команду Сервис/Анализ данных/Регрессия. В диалоговом окне указать:
| Входной интервал Y | B2:B21 |
| Входной интервал X | C2:F21 |
| Уровень надежности | 95% |
Оценить построенную модель по параметрам R, R-квадрат, F-статистика, t – статистика.
- Построить корреляционную матрицу с помощью команды Сервис/Анализ данных/Корреляция . В качестве входного интервала указать диапазон B2:F21. Проанализировать полученные результаты.
- Можно учесть в модели такие качественные признаки как тип дома или район города, для этого в модель вводят фиктивные переменные. Добавим в столбцы Gи H переменные z1 и z2 :
z1 – тип дома (0-панельный, 1-кирпичный);
z2 – район города (0-периферийный, 1-центральный).
| z1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| z2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
Построить уравнение множественной линейной регрессии с фиктивными переменными. Оценить параметры модели.