Пример Оформления модели рынка
.doc
Таблица 5 - Регрессионная статистика
Регрессионная статистика |
|
Множественный R |
0,960891 |
R-квадрат |
0,923311 |
Нормированный R-квадрат |
0,897747 |
Стандартная ошибка |
1791,519 |
Наблюдения |
45 |
При проведении многофакторного анализа вычислим линейные коэффициенты парной корреляции с помощью MS Excel, используя инструмент анализа данных (Корреляция).
Таблица 6 - Корреляция
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
X8 |
X9 |
X10 |
X11 |
Y |
X1 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X2 |
0,379 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X3 |
0,323 |
0,461 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X4 |
0,732 |
0,271 |
0,226 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
X5 |
-0,509 |
-0,112 |
-0,082 |
-0,731 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
|
X6 |
0,113 |
-0,101 |
-0,048 |
0,325 |
-0,341 |
1,000 |
|
|
|
|
|
|
X7 |
0,500 |
0,339 |
0,372 |
0,658 |
-0,615 |
0,671 |
1,000 |
|
|
|
|
|
X8 |
-0,329 |
-0,535 |
-0,515 |
-0,170 |
0,078 |
0,675 |
0,049 |
1,000 |
|
|
|
|
X9 |
0,019 |
-0,291 |
-0,174 |
-0,002 |
-0,113 |
0,078 |
-0,084 |
0,155 |
1,000 |
|
|
|
X10 |
-0,311 |
-0,124 |
-0,115 |
-0,262 |
0,375 |
-0,241 |
-0,412 |
0,031 |
-0,047 |
1,000 |
|
|
X11 |
0,189 |
0,135 |
0,122 |
0,228 |
-0,313 |
0,090 |
0,133 |
-0,092 |
0,058 |
-0,210 |
1,000 |
|
X12 |
0,194 |
0,720 |
0,615 |
-0,059 |
0,392 |
-0,380 |
0,006 |
-0,557 |
-0,333 |
0,136 |
0,037 |
1 |
Здесь нужно подумать, проанализировать реально ли данные факторы влияют на стоимость, прочитать методичку по моделированию (Тутыгин, Амбросевич) «Математическое моделирование в недвижимости» или посмотрите в библиотеке САФУ в эл.виде, почитайте в интернете). В целом факторы могут быть удалены которые имеют отрицательные значения корреляции и маленькие по модулю. !!!!!
Чтобы улучшить имеющуюся модель были удалены факторы, которые не оказывают на результат значительного влияния. При этом должно выполняться условие, что множественные коэффициенты детерминации будут незначительно отличаться друг от друга:
Таблица 7 - Множественные коэффициенты детерминации
Регрессионная статистика без Х4 |
|
|
Множественный R |
0,960718 |
|
R-квадрат |
0,92298 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,900327 |
|
Стандартная ошибка |
1768,777 |
|
Наблюдения |
45 |
|
Регрессионная статистика без Х6 |
|
|
Множественный R |
0,946439 |
|
R-квадрат |
0,895748 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,865085 |
|
Стандартная ошибка |
2057,853 |
|
Наблюдения |
45 |
|
Регрессионная статистика без Х7 |
|
|
Множественный R |
0,95444 |
|
R-квадрат |
0,910956 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,884766 |
|
Стандартная ошибка |
1901,84 |
|
Наблюдения |
45 |
|
Регрессионная статистика без Х8 |
|
|
Множественный R |
0,956818 |
|
R-квадрат |
0,915501 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,890648 |
|
Стандартная ошибка |
1852,667 |
|
Наблюдения |
45 |
|
Регрессионная статистика без Х9 |
|
|
Множественный R |
0,960324 |
|
R-квадрат |
0,922223 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,899347 |
|
Стандартная ошибка |
1777,448 |
|
Наблюдения |
45 |
|
Регрессионная статистика без Х11 |
|
|
Множественный R |
0,955195 |
|
R-квадрат |
0,912397 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,886632 |
|
Стандартная ошибка |
1886,384 |
|
Наблюдения |
45 |
После перебора всех вариантов получаем, что необходимо исключить (нет) фактор(ы) Х.. (см. таблицу 8).
Таблица 8 - Таблица для расчета |
||||||
№ |
X1 |
X2 |
X3 |
X5 |
X10 |
Y |
1 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
40000 |
2 |
1 |
4 |
4 |
1 |
2 |
37000 |
3 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
35000 |
4 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
45800 |
5 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
42500 |
6 |
2 |
4 |
4 |
1 |
2 |
40100 |
7 |
2 |
4 |
4 |
1 |
2 |
41000 |
8 |
2 |
4 |
4 |
1 |
2 |
40300 |
9 |
1 |
4 |
4 |
2 |
3 |
46700 |
10 |
2 |
4 |
4 |
2 |
2 |
44400 |
11 |
1 |
4 |
4 |
2 |
2 |
44800 |
12 |
1 |
4 |
4 |
2 |
2 |
47300 |
13 |
1 |
4 |
4 |
2 |
2 |
45300 |
14 |
1 |
3 |
4 |
2 |
2 |
45200 |
15 |
2 |
4 |
4 |
2 |
2 |
49300 |
16 |
2 |
4 |
4 |
2 |
2 |
46000 |
17 |
2 |
4 |
4 |
2 |
1 |
47000 |
18 |
1 |
4 |
4 |
2 |
2 |
43300 |
19 |
2 |
4 |
4 |
2 |
2 |
48800 |
20 |
1 |
3 |
4 |
2 |
2 |
41300 |
21 |
1 |
3 |
2 |
2 |
3 |
37800 |
22 |
1 |
4 |
4 |
2 |
3 |
45300 |
23 |
1 |
4 |
2 |
2 |
2 |
41300 |
24 |
1 |
3 |
2 |
2 |
2 |
37200 |
25 |
1 |
3 |
2 |
2 |
2 |
35000 |
26 |
1 |
1 |
4 |
2 |
2 |
32700 |
27 |
1 |
1 |
2 |
2 |
2 |
28300 |
28 |
2 |
4 |
4 |
2 |
3 |
50000 |
29 |
2 |
4 |
4 |
2 |
3 |
51400 |
30 |
2 |
4 |
4 |
2 |
3 |
50000 |
31 |
2 |
4 |
4 |
1 |
3 |
45000 |
32 |
2 |
4 |
4 |
2 |
3 |
49800 |
33 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
41750 |
34 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
42000 |
35 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
41300 |
36 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
38000 |
37 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
35000 |
38 |
2 |
4 |
3 |
1 |
1 |
41200 |
39 |
2 |
3 |
2 |
1 |
3 |
29500 |
40 |
2 |
4 |
4 |
2 |
1 |
44400 |
41 |
2 |
4 |
4 |
2 |
1 |
45000 |
42 |
2 |
4 |
4 |
2 |
1 |
45000 |
43 |
2 |
3 |
2 |
1 |
1 |
30000 |
44 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
43000 |
45 |
2 |
4 |
4 |
1 |
1 |
43000 |
Применяя математический аппарат получили:
Таблица 9 – Показатели кореляционно-регрессионного анализа
Регрессионная статистика |
|
||||||||||||||||
Множественный R |
0,938294 |
|
|||||||||||||||
R-квадрат |
0,880395 |
|
|||||||||||||||
Нормированный R-квадрат |
0,865061 |
|
|||||||||||||||
Стандартная ошибка |
2058,033 |
|
|||||||||||||||
Наблюдения |
45 |
|
|||||||||||||||
Дисперс ионный анализ |
|
2,449466 |
|
|
|
|
|||||||||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Знач F |
|
|
|
|||||||||
Регрессия |
5 |
1,22E+09 |
2,43E+08 |
57,41489 |
6,15E-17 |
|
|
|
|||||||||
Остаток |
39 |
1,65E+08 |
4235499 |
|
|
|
|
|
|||||||||
Итого |
44 |
1,38E+09 |
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
Коэф |
Станд ошибка |
t-стат |
P-Знач |
Ниж 95% |
Верхн 95% |
Ниж 95,0% |
Верхн 95,0% |
|||||||||
Y |
1822,716 |
2620,074 |
0,695673 |
0,490758 |
-3476,88 |
7122,316 |
-3476,88 |
7122,316 |
|||||||||
X1 |
1966,49 |
837,1404 |
2,349056 |
0,023981 |
273,2134 |
3659,766 |
273,2134 |
3659,766 |
|||||||||
X2 |
4445 |
511,8919 |
8,683474 |
1,19E-10 |
3409,601 |
5480,399 |
3409,601 |
5480,399 |
|||||||||
X3 |
2697,96 |
482,6166 |
5,590276 |
1,92E-06 |
1721,776 |
3674,144 |
1721,776 |
3674,144 |
|||||||||
X5 |
5970,368 |
754,7438 |
7,910456 |
1,25E-09 |
4443,754 |
7496,981 |
4443,754 |
7496,981 |
|||||||||
X10 |
782,3719 |
474,6401 |
1,648348 |
0,107315 |
-177,678 |
1742,422 |
-177,678 |
1742,422 |
|||||||||
|
|
|
2,021075 |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
X1 |
X2 |
X3 |
X5 |
X10 |
Y |
|
||||||||||
X1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
||||||||||
X2 |
0,379374 |
1 |
|
|
|
|
|
||||||||||
X3 |
0,322749 |
0,460959 |
1 |
|
|
|
|
||||||||||
X5 |
-0,50903 |
-0,11218 |
-0,08214 |
1 |
|
|
|
||||||||||
X10 |
-0,3115 |
-0,12413 |
-0,1149 |
0,375164 |
1 |
|
|
||||||||||
Y |
0,194435 |
0,7203 |
0,614905 |
0,39194 |
0,136316 |
1 |
|