2) Пошаговый отбор факторов методом исключения из модели статистически незначимых переменных

В соответствии с общим подходом, пошаговый отбор следует начинать с включения в модель всех имеющихся факторов, то есть в нашем случае с восьмифакторной регрессии. Но мы не будем включать в модель факторы из заранее известных коллинеарных пар (в связи с наличием коллинеарности ранее были исключены из рассмотрения ВП и ДЗ), а также фактор ЗП, имеющий слабую связь с ЧП. Таким образом, пошаговый отбор факторов начнем с пятифакторного уравнения. Фрагмент пятифакторного регрессионного анализа представлен на рисунке 2.

		tтабл(0.05;109-5-1=103)=	1.98326409
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика
Y-пересечение	-2067.779334	16246.6282	-0.127274368
ОС	-0.040553788	0.016198212	-2.503596652
ПП	0.649466697	0.062951463	10.31694366
ДО	0.033862469	0.02067002	1.638240731
КО	0.049965808	0.028431981	1.75738047
ОА	-0.006074787	0.025402164	-0.239144461

Рисунок 2. Фрагмент пятифакторного регрессионного анализа

Статистически незначимыми ( ) оказались три фактора (на рисунке 1 они выделены жирным шрифтом). На следующем этапе пошагового отбора удаляем статистически незначимый фактор с наименьшим значением t-критерия, то есть фактор ОА (на рисунке 2 выделен цветом).

Аналогично поступаем до тех пор, пока не получим уравнение, в котором все факторы окажутся статистически значимыми. Этапы получения такого уравнения, то есть фрагменты соответствующих регрессионных анализов, представлены на рисунках 3, 4.

		t табл(0.05;109-4-1=104)=	1.983037471
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика
Y-пересечение	-3255.832024	15398.16512	-0.211442857
ОС	-0.040859333	0.016074384	-2.541891019
ПП	0.650673211	0.062463899	10.41678825
ДО	0.032173752	0.019338145	1.663745481
КО	0.048029464	0.027130844	1.770290058

Рисунок 3. Фрагмент четырехфакторного регрессионного анализа

		tтабл(0,05;109-3-1=105)=	1.982815217
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика
Y-пересечение	-4456.711199	15510.19708	-0.28734072
ОС	-0.037629315	0.016090498	-2.338604743
ПП	0.647303561	0.062954486	10.28208794
КО	0.071691944	0.023297943	3.07717916

Рисунок 4. Фрагмент трехфакторного регрессионного анализа

Из рисунка 3 видно, что уравнение с тремя факторами ОС, ПП и КО обладает статистически значимыми коэффициентами перед факторами (в нем незначим только свободный член), а, значит, и сами эти факторы статистически значимы.

Таким образом, в результате пошагового отбора получено трехфакторное уравнение регрессии, все коэффициенты которого (кроме свободного члена) значимы при 5%-ном уровне значимости, вида

,

где Y – ЧП, – ОС, – ПП, – КО.