Методические рекомендации по выполнению работы

1.Анализ рассматриваемых объясняющих переменных на наличие признаков мультиколлинеарности.

1.1.На основе исходного массива наблюдений с помощью инструментаАнализ Данных/Регрессияпакета MSExcelвыполняется построение и анализ статистического качествамножественной линейной регрессионной модели.

В отчете необходимо:

• привести таблицы регрессионного анализа;

• на основе таблиц результатов проанализировать статистическое качество модели, обратив внимание на знаки полученных оценок параметров и на противоречие между выводами, которые сделаны на основе F-критерия (достоверность модели в целом) и t‑критериев (недостоверность отдельных оценок параметров).

1.2.Для массива исходных данных с помощью инструментаАнализа Данных/Корреляциявыполняется построениекорреляционной матрицы.

В отчете необходимо:

• проанализировать построенную в п.1.1 множественную линейную регрессионную модель на совпадение знаков оценок параметров модели и знаков парных коэффициентов корреляции между зависимой переменной и соответствующими факторами.

2.Находимкорреляционную матрицуr объясняющих переменных, элементы которой – парные коэффициенты корреляции между объясняющими переменными.

2.1. Способ 1.

2.1.1.Вычисляемсредние арифметические значенияиоценки стандартных отклоненийобъясняющих переменных с помощью встроенных функцийСРЗНАЧиСТАНДОТКЛОНПкатегорииСтатистические.

Например, если столбец данных i-той объясняющей переменной находится в ячейкахC2:C21, необходимо ввести формулы:

=СРЗНАЧ(C2:C21)

=СТАНДОТКЛОНП(C2:C21)

2.1.2.Выполняем стандартизацию объясняющих переменных с помощью встроенной функцииНОРМАЛИЗАЦИЯкатегорииСтатистические.

Например, в табл.3.5 значение первойобъясняющей переменной впервомнаблюдении находится в ячейкеC2. Поэтому для получения стандартизованного значения в ячейкуF2необходимо ввести следующую формулу (подготовив для копирования в соседние ячейки адреса ссылок на среднее значение и оценки стандартных отклонений):

=НОРМАЛИЗАЦИЯ(C2;C$22;C$23)

После копирования этой формулы в соседние ячейки получим матрицу стандартизованных объясняющих переменных.

Таблица 3.5 – Построение матрицы стандартизованных факторов

	A	B	C	D	E	F	G	H
1	Наблюдение	Y
2	1
3	2
…	…
21	20
22	Среднее знач.					0	0	0
23	Ст.отклон.	-
24	n=	20

2.1.3.Находим корреляционную матрицу по формуле, где– матрица стандартизованных объясняющих переменных,– матрица, транспонированная по отношению к матрице. Для этого необходимо перемножить матрицыии разделить каждый элемент полученного произведения на количество наблюденийn.

Если матрица расположена в ячейкахF2:H21, а количество наблюдений – в ячейкеB24, то для корреляционной матрицы выделяем область пустых ячеек размера(m– количество объясняющих переменных), вводим формулу

=МУМНОЖ(ТРАНСП(F2:H21);F2:H21)/B24

нажимаем клавишу F2,затем – клавишиCtrl+Shift+Enter.