Лабораторная работа 8 Построение регрессионных моделей в пакете statistica

Цель: научиться использовать пакет STATISTICA для построения линейных и нелинейных регрессионных моделей.

Постановка задачи.

Требуется построить линейную и нелинейную регрессионную модель с использованием пакета STATISTICA.

Рассмотрим последовательность решения на примере задачи 6 лабораторной работы (табл.11).

Пример

Построить в STATISTICA двухфакторную линейную модель.

1. Запустить пакет STATISTICA и в появившемся окне (рис.19) выбрать «Множественная регрессия».

2. Ввести исходные данные в файл, содержащий три переменные y«РАСХ_ПИТ»,x₁  «ДОХОД»,х₂«РАЗ_СЕМЬИ» и 9 наблюдений (рис.19).

Рис.19. Ввод исходных данных

3. Выбрать команду «Продолжить анализ», появится окно «Множественная регрессия» (рис.20). Выбрать переменные независимые x₁  «ДОХОД», х₂  «РАЗ_СЕМЬИ»; зависимую y  «РАСХ_ПИТ». Активизировать метки «Провести анализ по умолчанию (не пошаговый)» и «Показывать описательные статистики, корр. матрицы».

Рис.20. Окно множественной регрессии

4. Нажав кнопку «ОК», получим окно «Просмотр описательных статистик» (рис.21).

Рис.22. Окно для просмотров результатов

5. Нажав кнопку «ОК», получим окно «Результаты множественной регрессии» (рис.22).

Рис.22. Результаты расчета линейной модели

6. Выбрав кнопку «Итоговая таблица регрессии», получим модель регрессии (рис.23). Модель имеет вид

.

Критерий Фишера равен

при минимальном уровне значимости р= 0,000 и степенях свободы₁ =2и₂=6, что свидетельствует об адекватности модели.

7. Выбрав кнопку «Дисперсионный анализ», получим дисперсии адекватности и ошибки, критерий Фишера (рис.24).

Рис.23. Коэффициенты регрессии

Рис.24. Расчет критерия Фишера

8. Нажать кнопку «Далее», выйдет окно «Результаты множественной регрессии» (рис.20). Выйти из метода пользуясь кнопкой «Отмена».

Пример 2. Требуется построить модель нелинейной регрессии с использованием пакета STATISTICA.

1. Запустить пакет STATISTICA и в появившемся окне (см. рис.19) выбрать «Множественная регрессия».

2. Открыть исходные данные из предыдущего примера.

3. Изменить тип регрессии на «Фиксированная нелинейная» и нажать «ОК».

Рис.25. Задание нелинейной модели

4. Появится окно «Регрессия с нелинейными компонентами» (рис. 26), в котором выбрать вид нелинейной функции (например, Х**2), нажав кнопку «ОК».

5. Появится окно «Определение модели» (рис. 27), выбрать кнопку «Переменные».

6. В окне «Список зависимых и независимых переменных» выбрать не только линейный переменные, но и их квадраты (рис.28) и нажать «ОК».

Рис.26. Выбор вида модели

Рис.27. Окно «Определения модели»

Рис.28. Задание переменных модели

7. Появиться окно «Результаты множественной регрессии» (рис. 29). Выбрав кнопку «Итоговая таблица регрессии», получим результаты (рис. 30). Для проверки адекватности следует выбрать команду «Дисперсионный анализ» (рис. 31).

8. Ознакомиться с результатами, построить нелинейную модель другого типа из предлагаемого списка в окне (рис. 26).

Рис.29. Результаты расчета нелинейной модели

Рис.30. Коэффициенты регрессии

Рис.31. Расчет критерия Фишера