Построение корреляционной матрицы

Пример 3.10. Построить корреляционную матрицу по следующим данным:

Y	X1	X2	X3
9,9	0,43	0,3	3,9
5,5	0,38	0,42	5,65
4,3	0,34	0,9	8,52
6,6	0,37	0,55	5,38
9,4	0,23	0,52	4,36
5,2	0,41	0,38	3,13
10	0,22	0,36	5,82

Решение.

1. Ввести данные на Лист 1.

После ввода данных, получим таблицу в окне электронной таблицы Excel, изображенную на рисунке 3.3:

Рисунок 3.3 – Таблица ввода данных

2. Выбираем опцию Сервис.

3. Выбираем опцию Анализ данных.

В результате появится окно, изображенное на рисунке 3.2.

4. Выбираем опцию Корреляция.

В результате появится окно, изображенное на рисунке 3.4:

Рисунок 3.4 – Окно Корреляция

5. Активизируем окно Входной интервал (установить стрелку мыши в окне и нажать левую клавишу)

6. Выбираем ячейку А2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к ячейке D8.

Номера ячеек, из которых будут взяты исходные данные, автоматически заносятся в окно Входной интервал.

7. Ставим флажок в окне Новый рабочий лист.

8. Нажимаем кнопку .

В результате получим корреляционную матрицу, представленную на рисунке 3.5:

Рисунок 3.5 – корреляционная матрица

Построение модели множественной линейной регрессии и ее анализ

Пример 3.11.По данным примера 14 найти коэффициент корреляции, индекс детерминации, уравнения множественной линейной регрессии,F-статистику,t-статистику, доверительные интервалы для параметров уравнения регрессии.

Решение.

1. Введем данные на Лист 1.

2. Выбираем опцию Сервис.

3. Выбираем опцию Анализ данных.

4. Выбираем опцию Регрессия.

В результате появится окно, изображенное на рисунке 3.6:

Рисунок 3.6 – Окно Регрессия

5. Активизируем окно Входной интервал Y.

6. Выбираем ячейку А2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к клетке A8.

7. Активизируем окно Входной интервал Х.

8. Выбираем ячейку В2 и при нажатой левой клавише мыши передвигаемся к клетке D8 (если участвуют все переменные).

Номера ячеек, из которых будут взяты исходные данные, автоматически заносятся в окно Входной интервал.

9. Ставим маркер в окне Новый рабочий лист.

10. Ставим маркер в окне Остатки.

11. Нажимаем кнопку .

В результате появится таблица, изображенная на рисунке 3.7:

Рисунок 3.7 – Вывод итогов

Из таблицы, представленной на рис. 3.7 находим:

• множественный коэффициент корреляции – 0,791;

• индекс детерминации – 0,626;

• уравнения множественной линейной регрессии

• F-статистику – 1,674;

• t-статистики:

для коэффициента при переменной : -1,486;

для коэффициента при переменной : -1,062;

для коэффициента при переменной : -0,008;

• доверительные интервалы для параметров уравнения регрессии.

для коэффициента при переменной : (-49,96;18,14);

для коэффициента при переменной : (-31,28;15,62);

для коэффициента при переменной : (-2,77; 2,75).