Завдання

У свиней з різною скоростиглістю визначили середньодобовий приріст. Одержані дані були занесені в таблицю. Провести лінійний регресійний аналіз отриманих експериментальних даних.

Початок роботи

1. У своїй робочій папці створіть нову папку 1аb8. Всі файли, які буде створено при виконанні даної роботи, зберігайте у цій папці.

2. Створіть новий файл електронної таблиці для введення даних (з табл. 13).

13.Показники продуктивності свиней

№ п.п.	Середньодобовий приріст, г	Вік досягнення маси 100кг, діб.
1	460	212
2	490	202
3	370	230
4	515	196
5	510	187
6	360	227
7	440	218
8	380	225
9	360	231
10	560	178

Збережіть цей файл під назвою Iab8.sta у свою робочу папку 1аb8.

Зауваження. У першу будемо вводити середньодобовий

приріст, а у другу - вік досягнення маси 100кг.

3. Виконайте команди Статистика Множественная регрессия. Регресійний аналіз у системі STATISTICA розпочинається з перевірки нульової гіпотези про відсутність впливу факторної ознаки на результативну.

4. У вікні Multiple Linear Regression (Множинна лінійна регресія) клацніть кнопку Variables і введіть змінні для аналізу наступним чином:

у лівій колонці Dependent variables: (Вік досягнення маси 100кг) виділіть змінну VAR2;

у правій колонці Independent variables: (Незалежні змінні:) виділіть змінну середньодобовий приріст VAR1 (рис.40).

Поверніться-у вікно Multiple Regression. - OK

5.Відкриється вікно Multiple Regression Results з результатами регресійного аналізу (рис. 41).

Рис.40. Відбір змінних для лінійного регресійного аналізу

Рис. 41. Результати проведення регресійного аналізу

Випишіть у робочий зошит розраховані показники дисперсійного аналізу у вигляді (Advanced а Sammary Regression results): R = ___________.

F = ___________.

df = ___________.

p = ____________.

Як бачимо, на користь нульової гіпотези b₁=0 зовсім мало шансів (це випливає з того, що значення Р дуже мале, менше 0,05), отже, лінійна регресія статистично достовірна на рівні 95%.

6. У вікні Multiple Regression Results випишіть:

R² = _________.

Це коефіцієнт детермінації. Загальний розкид тут приймається за 1,0 і R показує частину цього розкиду, враховану регресією. Вона становить 93%, що означає: на частку випадкових факторів, не врахованих регресією, залишилось лише 7%. Це добрий результат.

7. Натисніть кнопку Summary: Regression results. У стовпці "В" наведене значення вільного члена рівняння регресії (intercept) (рис.42 ).

Рис. 42. Параметри рівняння регресії

Випишіть це значення у робочий зошит:

b₀=_________

Із стовпчика Р видно, що шансів на користь нульової гіпотези про те. що b₀ дорівнює нулю, всього ________. Отже, цей коефіцієнт статистично достовірний.

На перетині стовпчика "В" і змінної середньодобовий приріст - знаходиться коефіцієнт b₁. Випишіть його значення у зошит:

b₁ = ( ) (при Р = 0, )

цей коефіцієнт також статистично достовірний. Отже рівняння регресії в цілому статистично достовірно. Можемо записати рівняння регресії у такому вигляді:

Вік досягнення 100кг, діб. = b₀ + b1×Середньодобовий приріст, г.

Запишіть це рівняння у зошит.