2.8 Перевірка залишків на наявність автокореляції. Відшукання коефіцієнта автокореляції.

1) У стовпець BZ6:BZ21 скопіювати стовпець залишків .

2) Ще раз скопіювати його, але з лагом 1, в стовпець BY ( тобто, в BY7:BY22).

3) По будь-якому з цих стовпців побудувати графік залишків. Використовувати «Мастер диаграмм», тип «График». Відредагувати графік так, щоб він мав вигляд:

Рис.4.1 - графік залишків

4) У ячейці CE17 підрахувати значення критерію Дарбіна-Уотсона:

(4.19)

Для чисельника використовувати функцію «СУММКВРАЗН» категорії «Математические», причому для першого масиву узяти елементи від першого до передостаннього, а для другого масиву елементи від другого до останнього (виділені рамкою і кольором).

Для знаменника використовувати функцію «СУММКВ» категорії «Математические», причому брати всі елементи стовпця BZ.

5) По таблицях критичних точок критерію Дарбіна-Уотсона знайти дві критичні точки d_н і d_в. При цьому задавати надійність P =0,95, об'єм вибірки n і кількість m - факторів в регресії.

Занести ці числа у відведені ячейки.

У ячейки СС23:СА23 занести межі відповідних зон.

6) Порівнюючи одержані числа, зробити висновок про наявність або відсутність автокореляції:

- якщо або робимо висновок про наявність автокореляції;

- якщо робимо висновок про відсутність автокореляції;

- якщо або , то об'єм вибірки недостатній для відповіді на питання про наявність автокореляції.

7) Висновок записати у відведене поле.

8) У відведеній ячейці підрахувати коефіцієнт автокореляції. Використовувати функцію «КОРРЕЛ» для стовпців BY7:BY21 і BZ7:BZ21.

2.9 Перевірка адекватності одержаного рівняння регресії

1) У ячейці CO6 підрахувати величину коефіцієнта множинної детерміації :

(4.20)

Коефіцієнти регресії знаходяться в ячейках BK12:BK13, коефіцієнти парної кореляції - в ячейках BH12:BH13. Можна використовувати функцію «СУММПРОИЗВ».

2)У ячейці CO8 підрахувати коефіцієнт множинної кореляції:

(4.21)

3) У ячейки CO10 та CO11 занести числа ступенів свободи:

(4.22)

де n - об'єм вибірки ; l - кількість параметрів a_i в рівнянні регресії (після виключення мультіколінеарності їх залишається три).

4) У ячейці CL15 підрахувати спостережуване значення критерію Фішера:

(4.23)

5) У ячейку CO15 занести узяте з таблиць критичне значення критерію Фішера

(4.24)

Рівень значущості  прийняти, як завжди, рівним 0,05. Можна скористатися функцією «FРАСПОБР».

6) Порівнюючи ці два числа, зробити висновок про адекватність побудованої моделі. Записати його у відведеному полі.

2.10 Оцінка впливу окремих факторів на результуючий фактор у

1) Занести в ячейки CN25:CO25 значення коефіцієнтів стандартизованої регресії _i.

2) У ячейках CN28:CO28 підрахувати значення частинних коефіцієнтів детерміації:

(4.25)

3) Записати індекси факторів, що залишилися в моделі після усунення мультіколінеарності.

4) У відведеному полі записати висновок про те, який з факторів робить більший вплив на результуючий фактор У.