4.3 Задание

1. Для выполнения работы пользоваться исходными данными лабораторной работы №1.

2. В соответствии с пунктами 3 – 7 раздела 4.2 выполнить регрессионный анализ данных.

3. Проведите оценку регрессии согласно пункту 8 раздела 4.2.

4. Оценить адекватность модели согласно пунктам 9 – 11 раздела 4.2.

5. Подготовить отчет по работе.

4.4 Содержание отчета

1. Титульный лист.

2. Скриншот информационной части окна с результатами регрессии (согласно п. 4).

3. Вывод о значимости регрессии по критерию Фишера (согласно п. 6).

4. Результаты регрессии в табличном виде (согласно п. 6).

5. Оценка значимости коэффициентов регрессии для каждой независимой переменной по критерию Стьюдента (согласно п. 6).

6. Окончательный список независимых переменных (после удаления переменных с незначимыми коэффициентами регрессии) (согласно п. 6).

7. Таблица с результатами анализа дисперсий остатков (согласно п. 7).

8. Расчет доли дисперсии остатков в процентах (согласно п. 7).

9. Корреляционная матрица регрессионных коэффициентов (согласно п. 7).

10. Вывод о наличии (отсутствии) мультиколлинеарности (согласно п. 7).

11. Таблица корреляций независимых переменных (согласно п. 7).

12. Таблица с отсортированными независимыми переменными (по доле их влияния на зависимую переменную) (согласно п. 7).

13. Скриншоты информационной части окна с результатами регрессии для каждого шага (согласно п. 8).

14. Таблица с окончательными результатами регрессии (согласно п. 8).

15. Уравнение регрессии (согласно п. 8).

16. Диаграмма рассеяния “Наблюдаемые значения и остатки” (согласно п. 10).

17. Диаграмма рассеяния “Предсказанные значения и остатки” (согласно п. 10).

18. Диаграмма рассеяния “Предсказанные и наблюдаемые значения” (согласно п. 10).

19. Выводы о наличии сильных (или слабых) корреляций остатков (согласно п. 10).

20. Вероятностный график остатков (согласно п. 11).

21. Вывод о том, насколько хорошо нормальный закон описывает распределение остатков (согласно п. 11).

22. Гистограмма распределений остатков (согласно п. 11).

23. Таблица остатков и предсказанных значений (согласно п. 11).

24. Таблица описательных статистик остатков (согласно п. 11).

25. Таблица с прогнозными данными (согласно п. 13).

26. Общие выводы по работе.

4.5 Контрольные вопросы

1. Основные понятия регрессионного анализа.

2. Виды регрессионных зависимостей.

3. Процедура определения уравнения множественной регрессии.

4. Оценка значимости регрессии.

5. Процедура отбора независимых переменных. Оценка мультиколлинеарности.

6. Оценка адекватности модели. Процедуры анализа остатков.

4.6 Самостоятельная работа

1. Изучить возможности пошагового метода оценивания параметров модели с включением переменных – Окно Построение модели (Model Definition), опция Метод (Method – Forward Stepwise)

2. Изучить возможности пошагового метода оценивания параметров модели с исключением переменных – Окно Построение модели (Model Definition), опция Метод (Method – Backward Stepwise).

4.7 Список рекомендованной литературы

1. Боровиков В. STATISTICA для профессионалов. СПб.: Питер. 2001. – 655 с.

2. Боровиков В. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. М.: Компьютер-пресс, 2001. – 301 с.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. – 487 с.

4. Гихман И.И., Скороход А.В., Ядренко М.И. Теория вероятностей и математическая статистика. – К.: Вс. шк., 1988. – 438 с.

5. Гмурман В.Е. Теория вероятности и математическая статистика. / Уч. пос. для вузов. М.: Вс. шк., 1998. – 479 с.