- •Лабораторная работа № 3 по дисциплине «Статистический анализ с применением современных программных средств» тема: «Множественная регрессия и корреляция»
- •Пример выполнения лабораторной работы № 3
- •1) Проверка наличия коллинеарности или мультиколлинеарности. Отбор неколлинеарных факторов.
- •2) Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Данные. Анализ данных. Регрессия» (рис 3.1). Задав соответствующие диапазоны данных в окне, получим набор таблиц а, б, в.
- •Требования к оформлению результатов
- •Контрольные вопросы:
Лабораторная работа № 3 по дисциплине «Статистический анализ с применением современных программных средств» тема: «Множественная регрессия и корреляция»
Задание. На основании данных табл. 3.1 для соответствующего варианта:
Проверить наличие коллинеарности и мультиколлинеарности. Отобрать неколлинеарные факторы.
Построить уравнение линейной регрессии.
Определить коэффициент множественной корреляции.
Проверить значимость уравнения при уровнях значимости 0,05 и 0,01.
Построить частные уравнения регрессии.
Определить средние частные коэффициенты эластичности.
Указания к решению. При выполнении лабораторной работы использовать возможности надстройки «Анализ данных» табличного процессора MS Excel (для расчета корреляционной матрицы, нахождения уравнений регрессии, нахождения коэффициентов координации и др.).
Пример выполнения лабораторной работы № 3
Исходные данные для выполнения лабораторной работы даны в таблице 3.1.
Таблица 3.1
|
y |
x1 |
x2 |
x3 |
yрасч |
остатки |
1 |
113 |
10 |
1 |
77 |
124,915 |
-11,915 |
2 |
124 |
5 |
2 |
64 |
121,515 |
2,485 |
3 |
124 |
10 |
2 |
77 |
126,676 |
-2,676 |
4 |
122 |
13 |
2 |
66 |
122,309 |
-0,309 |
5 |
128 |
9 |
1 |
71 |
122,533 |
5,467 |
6 |
140 |
14 |
6 |
81 |
135,308 |
4,692 |
7 |
117 |
12 |
1 |
58 |
117,372 |
-0,372 |
8 |
113 |
15 |
3 |
66 |
124,070 |
-11,070 |
9 |
122 |
13 |
2 |
73 |
125,088 |
-3,088 |
10 |
139 |
27 |
14 |
81 |
149,396 |
-10,396 |
11 |
126 |
8 |
6 |
73 |
132,132 |
-6,132 |
12 |
120 |
8 |
3 |
65 |
123,673 |
-3,673 |
13 |
125 |
24 |
6 |
66 |
129,353 |
-4,353 |
14 |
118 |
8 |
1 |
74 |
123,724 |
-5,724 |
15 |
122 |
8 |
4 |
64 |
125,037 |
-3,037 |
16 |
133 |
15 |
5 |
79 |
132,753 |
0,247 |
17 |
136 |
12 |
4 |
71 |
127,816 |
8,184 |
18 |
146 |
16 |
9 |
68 |
135,430 |
10,570 |
19 |
148 |
23 |
5 |
78 |
132,356 |
15,644 |
20 |
136 |
16 |
8 |
74 |
136,051 |
-0,051 |
21 |
138 |
10 |
3 |
64 |
123,276 |
14,724 |
22 |
124 |
12 |
7 |
74 |
134,290 |
-10,290 |
23 |
123 |
8 |
3 |
71 |
126,055 |
-3,055 |
24 |
149 |
29 |
8 |
87 |
141,212 |
7,788 |
25 |
130 |
9 |
4 |
56 |
121,861 |
8,139 |
26 |
117 |
91 |
3 |
65 |
123,673 |
-6,673 |
27 |
126 |
12 |
1 |
61 |
118,563 |
7,437 |
28 |
110 |
7 |
1 |
35 |
108,241 |
1,759 |
29 |
98 |
6 |
0 |
26 |
102,907 |
-4,907 |