КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

Столбцы таблицы Baseball:

1)X1 — batting average (среднее число попаданий по мячу);

2)X2 — runs scored/times at bat;

3)X3 — doubles/times at bat;

4)X4 — triples/times at bat

5)X5 — home runs/times at bat;

6)X6 — strike outs/times at bat.

Данные были взяты из книги «The Baseball

Encyclopedia».

Вначале проведем стандартный множественный регрессионный анализ. Будем искать уравнение регрессии в следующем виде:

x1 = b0+b1x2 + b2x3 +b3x4 + b4x5 + b5x6.

Для отбора независимых переменных применим метод обратного исключения.

Выберем зависимую и независимые переменные.

Выберем метод обратного исключения.

6

Результат

регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации RI = 0,85.

Значение F = 77,46 при степенях свободы 3 и 41. Табличное значение Fтабл < 3.

Таким образом, регрессионная модель значимая. Значимые коэффициенты при переменных подсвечены красным цветом.

8

Итоги регрессионного анализа представлены в таблице.

Мы получили следующую регрессионную модель:

X1 = 0,1694 + 0,5749*X2 + 1,1190*X3 -

0,2643*X6.

Произведем анализ остатков. Из гистограммы видно, что распределение остатков близко к нормальному.

Произведем множественный регрессионный анализ с помощью нейронной сети. Используем переменные Х1, Х2, Х3 и Х6.

Построим две трехмерные диаграммы рассеивания для переменных Х1, Х2, Х3 и Х1,

Х3, Х6.