- •Ход исследования.
- •Модель 1: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: l_Price__rub_
- •Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 68 Зависимая переменная: l_Price__rub_
- •Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 78 Зависимая переменная: l_Price__rub_
- •Модель 2: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: sq_e
- •Модель 3: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: sq_e
- •Модель 3: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: l_Price_new
- •Модель 4: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: l_Price_new
- •Модель 5: мнк, использованы наблюдения 1-222 Зависимая переменная: l_Price_new
- •Заключение.
- •Вклад участников во время выполнения проекта.
Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 68 Зависимая переменная: l_Price__rub_
|
Коэффициент |
Ст. ошибка |
t-статистика |
P-значение |
|
const |
7,25984 |
1,09361 |
6,6384 |
<0,00001 |
*** |
l_Vehicle__l_ |
1,06598 |
0,11782 |
9,0475 |
<0,00001 |
*** |
l_Max_speed__km_h_ |
1,06039 |
0,216346 |
4,9014 |
<0,00001 |
*** |
Italy |
0,4668 |
0,0889001 |
5,2508 |
<0,00001 |
*** |
Germany |
0,328065 |
0,0599757 |
5,4700 |
<0,00001 |
*** |
UK |
0,608013 |
0,114238 |
5,3223 |
<0,00001 |
*** |
CO2_emission__g_km_ |
0,00189811 |
0,000693417 |
2,7373 |
0,00696 |
*** |
Mechanical_transmission |
-0,0899878 |
0,0471751 |
-1,9075 |
0,05842 |
* |
Среднее зав. перемен |
14,13079 |
|
Ст. откл. зав. перемен |
0,958469 |
Сумма кв. остатков |
9,742329 |
|
Ст. ошибка модели |
0,258318 |
R-квадрат |
0,930687 |
|
Испр. R-квадрат |
0,927364 |
F(7, 146) |
280,0548 |
|
Р-значение (F) |
2,92e-81 |
Лог.правдоподобие |
-5,960157 |
|
Крит. Акаике |
27,92031 |
Крит. Шварца |
52,21593 |
|
Крит. Хеннана-Куинна |
37,78913 |
ТЕСТ НА МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ.
Метод инфляционных факторов
Минимальное возможное значение = 1.0
Значения > 10.0 могут указывать на наличие мультиколлинеарности
l_Vehicle__l_ 7,115
l_Max_speed__km_h_ 3,773
Italy 1,410
Germany 1,367
UK 1,307
CO2_emission__g_km_ 5,456
Mechanical_transmission 1,284
VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), где R(j) – это коэффициент множественной корреляции
между переменной j и другими независимыми переменными
Свойства матрицы X'X:
1-я норма = 5963104,9
Детерминант = 4,7704382e+013
Обратное условное число = 7,1280645e-009
Следующая модель: модель, включающая место в рейтинге Euro NCAP.
Модель оказалась значимой и переменная EuroNCAP является значимой при 10-%значимости.
Тест так же показал, что мультиколлинеарность отсутствует.
Модель 16: МНК, использованы наблюдения 1-222 (n = 144)