- •К лабораторной работе № 6
- •Севастополь
- •1 Цель работы
- •2 Теоретические сведения
- •2.1 Несколько независимых переменных
- •2.2 Корреляционная матрица
- •2.3 Многомерная регрессионная модель
- •2.4 Статистический анализ модели многомерной регрессии
- •2.4.1 Разложение дисперсии
- •2.4.2 Стандартная ошибка дисперсии
- •2.4.3 Значимость регрессии
- •2.4.4 Отдельные независимые переменные
- •2.4.5 Прогнозирование будущих значений зависимой переменной
- •2.5 Фиктивные переменные
- •2.6 Мультиколлинеарность
- •2.7 Выбор «наилучшего» уравнения регрессии
- •2.7.1 Общие подходы к выбору уравнения регрессии
- •2.7.2 Анализ всех возможных регрессий
- •2.7.3 Пошаговая регрессия
- •2.8 Регрессионная диагностика и анализ остатков
- •3 Практическая часть
- •3.1 Постановка задачи
- •3.2 Пример использования Minitab for Windows для построения уравнения регрессии
- •4 Порядок выполнения работы
- •5 Контрольные вопросы
- •Библиографический список
- •Приложение а Исходные данные
3 Практическая часть
3.1 Постановка задачи
Осуществить прогнозирование данных с использованием регрессионного анализа в системе Minitab for Windows и приложении MS Excel .
Таблица 3 Исходные данные для проведения анализа
|
Объем продаж за месяц (ед.) |
Результаты теста способностей |
Возраст |
Результаты теста тревожности |
Опыт работы |
Средний бал школьного аттестата |
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
44 |
10 |
22,1 |
4,9 |
0 |
3,4 |
|
47 |
19 |
22,5 |
3,0 |
1 |
3,6 |
|
60 |
27 |
23,1 |
1,5 |
0 |
3,8 |
|
71 |
31 |
24,0 |
0,6 |
3 |
3,7 |
|
61 |
64 |
22,6 |
1,8 |
2 |
3,0 |
|
60 |
81 |
21,7 |
3,3 |
1 |
3,5 |
|
58 |
42 |
23,8 |
3,2 |
0 |
3,5 |
|
56 |
67 |
22,0 |
2,1 |
0 |
3,3 |
|
66 |
48 |
22,4 |
6,0 |
1 |
3,8 |
|
61 |
64 |
22,6 |
1,8 |
1 |
4,4 |
|
51 |
57 |
21,1 |
3,8 |
0 |
4,0 |
|
47 |
10 |
22,5 |
4,5 |
1 |
3,7 |
|
53 |
48 |
22,2 |
4,5 |
0 |
3,8 |
|
74 |
96 |
24,8 |
0,1 |
3 |
4,8 |
|
65 |
75 |
22,6 |
0,9 |
0 |
4,7 |
|
33 |
12 |
20,5 |
4,8 |
0 |
3,1 |
|
54 |
47 |
21,9 |
2,3 |
1 |
2,8 |
|
39 |
20 |
20,5 |
3,0 |
2 |
2,5 |
|
52 |
73 |
20,8 |
0,3 |
2 |
2,9 |
|
30 |
4 |
20,0 |
2,7 |
0 |
3,2 |
|
58 |
9 |
23,3 |
4,4 |
1 |
3,8 |
|
59 |
98 |
21,3 |
3,9 |
1 |
3,9 |
|
52 |
27 |
22,9 |
1,4 |
2 |
4,2 |
|
56 |
59 |
22,3 |
2,7 |
1 |
3,4 |
|
49 |
23 |
22,6 |
2,7 |
1 |
3,4 |
|
63 |
90 |
22,4 |
2,2 |
2 |
3,6 |
|
61 |
34 |
23,8 |
0,7 |
1 |
4,4 |
|
39 |
16 |
20,6 |
3,1 |
1 |
3,3 |
|
62 |
32 |
24,4 |
0,6 |
3 |
5,0 |
|
78 |
94 |
25,0 |
4,6 |
5 |
4,6 |
|
Данные для прогноза |
83 |
25 |
4,0 |
1 |
4,5 |