- •Содержание
- •Статистический анализ данных в системе statistica может быть разбит на следующие основные этапы:
- •1 Множественная регрессия
- •1.1 Создание электронной таблицы с исходными данными
- •1.2 Вызов стартовой панели модуля и определение режимов исследования
- •1.3 Построение и оценивание уравнения множественной регрессии
- •1.3.1 Проведение анализа множественной регрессии исследователем
- •1.3.2 Проведение автоматического анализа множественной регрессии
- •1.4 Визуализация данных и результатов
- •Замечание
- •1.5 Исследование остатков
- •1.6 Вывод результатов анализа в файл с отчетом
- •Список литературы
1.3.2 Проведение автоматического анализа множественной регрессии
В Стартовой панели (см. рисунок 1.5) отмените выбор метода анализа по умолчанию (для этого нужно снять метку с опции Perform default analysis - Выбор метода по умолчанию). После нажатия на кнопку ОК появится следующее диалоговое окно определения метода:
**
Рисунок 1.20. Диалоговое окно выбора метода анализа и задания дополнительных параметров
Далее необходимо выбрать переменные для анализа. Для их задания воспользуйтесь кнопкой Variables — Переменные (см. рисунок 1.20).
Метод пошаговой регрессии состоит в том, что на каждом шаге в модель включается либо исключается какая-то независимая переменная. Таким образом, выделяется множество наиболее "значимых" переменных. Это позволяет сократить число переменных, которые описывают зависимость. В ППП STATISTICA имеются два пошаговых метода: Forward stepwise – Прямая пошаговая регрессия (переменные последовательно добавляются в уравнение регрессии) и Backward stepwise – Обратная пошаговая регрессия (переменные последовательно удаляются из уравнения регрессии).
В прокручиваемом списке методов выберите один из пошаговых регрессионных методов, например, Forward stepwise, значения остальных параметров оставьте неизменными. Нажмите ОК:
**
Рисунок 1.21. Окно, отображающее переменные, включенные в уравнение регрессии
**
Рисунок 1.22. Окно результатов анализа
Выберите опцию Regression Summary и, используя данные появившейся таблицы, составьте уравнение регрессии:
**
Рисунок 1.23. Краткие результаты регрессии для исходных данных
Итак, Y = -21.3333 + 5X1. Как видно, полученные результаты совпадают с результатами, полученными при использовании предыдущего метода.
1.4 Визуализация данных и результатов
Теперь имеет смысл отобразить данные на графике. STATISTICA включает в себя большое количество разнообразных категорий и типов графиков (всевозможные графики на плоскости и в пространстве, включая научные графики в различных системах координат, деловые графики и диаграммы, специализированные статистические графики, пиктографики).
Для вызова графических возможностей системы можно воспользоваться менюGraphs — Графика или кнопкой - STATISTICA Graphs Gallery – Галерея графиков STATISTICA и выбрать графическое представление:
**
Рисунок 1.24 Галерея графиков
После выбора нажмите ОК, и на экране появится следующее диалоговое окно:
**
Рисунок 1.25. Диалоговое окно определения графиков
В этом окне при помощи кнопки Variables — Переменные выберите необходимые переменные, которые вы хотите отобразить графически, затем в окне Graph Type выберите необходимый тип графика, а в окне FIT – вид графика. После нажатия на кнопку ОК график будет выведен в отдельном окне на рабочем пространстве системы.
Галерея графиков STATISTICA (см. рисунок 1.24) предлагает сотни типов графического представления данных. Рассмотрим один из них:
выберите в левом окне Stats 2D Graphs – Статистические двумерные графики, затем в правом окне укажите Scatterplots – Двумерные диаграммы рассеяния, нажмите ОК. В появившемся диалоговом окне (см. рисунок 1.25) выберите тип - Regular и вид - Linear, нажмите ОК:
**
Рисунок 1.26. График зависимости VAR4 от VAR1
Пользователь имеет возможность сохранить необходимые ему графики в различных форматах (File – Save…) или вывести их на принтер (File – Print…). Если нет необходимости сохранять графики, можно просто закрыть окно с ними.