4 Табличка и 5 табличка.

В 4 табличке мы видим включенные в модель независимые переменные, а в 5 табличке исключенные независимые переменные.

Для первой модели (смотрим на столбик В).

Constant – b₀ – в данном случае оно принимает значение -12,202.

Мощность - b₁ – в данном случае принимает значение 0,214.

Подводный камень тут в уровне значимости (Sig.) по критерию t.

Выдвигаем гипотезу H_o: b₀=0. Уровень значимости по критерию t меньше 0,05, а значит мы принимаем альтернативную гипотезу H₁, а значит b₀≠0.

Выдвигаем гипотезу H_o: b₁=0. Уровень значимости по критерию t меньше 0,05, а значит мы принимаем альтернативную гипотезу H₁, а значит b₁≠0.

Первая модель описывается формулой f_(x)=y=-12,202+0,214*x.

И дальше на самом деле мы можем даже строить прогнозы относительно цены автомобиля в зависимости от мощности. Например, вместо х мы можем подставить 200 и мы можем подсчитать, что при мощности машины 200 л.с. машина будет стоить 30,598 тысяч долларов. Но тут уместно вспомнить о том, что у нас есть еще остатки (u), то есть какие-то еще факторы, которые влияют на стоимость автомобиля, поэтому с уверенностью сказать, что любая машина с мощностью 200 л.с. будет стоить 30,598 тысяч долларов, мы не можем.

Для второй модели.

Constant – b₀ – в данном случае оно принимает значение 23,7.

Мощность - b₁ – в данном случае принимает значение 0,233.

Длина – b₂ - в данном случае принимает значение -0,211.

Подводный камень тут в уровне значимости (Sig.) по критерию t.

Выдвигаем гипотезу H_o: b₀=0. Уровень значимости по критерию t меньше 0,05, а значит мы принимаем альтернативную гипотезу H₁, а значит b₀≠0.

Выдвигаем гипотезу H_o: b₁=0. Уровень значимости по критерию t меньше 0,05, а значит мы принимаем альтернативную гипотезу H₁, а значит b₁≠0.

Выдвигаем гипотезу H_o: b₂=0. Уровень значимости по критерию t меньше 0,05, а значит мы принимаем альтернативную гипотезу H₁, а значит b₂≠0.

Вторая модель описывается формулой f_(x)=y=23,7+0,233*x₁-0,211х₂.

И дальше на самом деле мы можем даже строить прогнозы относительно цены автомобиля в зависимости от мощности и длины. Например, вместо х₁ (мощность) мы можем подставить 200, вместо х₂ (длина) мы можем подставить 190 и мы можем подсчитать, что при мощности машины 200 л.с. и длина 190 см машина будет стоить 30,21 тысяч долларов. Но тут уместно вспомнить о том, что у нас есть еще остатки (u), то есть какие-то еще факторы, которые влияют на стоимость автомобиля, поэтому с уверенностью сказать, что любая машина с мощностью 200 л.с. будет стоить 30,21 тысяч долларов, мы не можем.

Смотрим на стандартизированный коэффициент Бета и понимаем, что мощность (0,915) оказывает большее влияние на зависимую переменную (цена машины), чем длина (-0,196). (Знак минус ни на что не влияет и 0,567 получается меньше, чем -0,895… ну не то чтобы меньше, но связь слабее).

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients				Standardized Coefficients		t		Sig.
		B		Std. Error		Beta
1	(Constant)		-12,202		2,175				-5,609		,000
	Мощность		,214		,011		,841		18,982		,000
2	(Constant)		23,700		8,547				2,773		,006
	Мощность		,233		,012		,915		20,225		,000
	Длина		-,211		,049		-,196		-4,328		,000
a. Dependent Variable: Цена

Теперь разберемся с 5 табличкой. Как я уже сказала выше, здесь показаны исключенные из модели переменные. Для первой модели их 3, для второй 2 (из 4 возможных).

Excluded Variablesa
Model		Beta In	t	Sig.	Partial Correlation	Collinearity Statistics
						Tolerance
1	Объем двигателя	-,267b	-3,428	,001	-,271	,302
	Длина	-,196b	-4,328	,000	-,335	,857
	Колесная база	-,139b	-3,095	,002	-,247	,923
2	Объем двигателя	-,152c	-1,803	,073	-,147	,244
	Колесная база	,054c	,695	,488	,057	,293
a. Dependent Variable: Цена
b. Predictors in the Model: (Constant), Мощность
c. Predictors in the Model: (Constant), Мощность, Длина

С непосредственным анализом все, но необходимо проверить на условия применимости.

Условия применимости:

Сохраняются 3 условия из простого регрессионного анализа, и добавляется еще один.