МНОЖЕСТВЕННАЯ 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.
|