2015-05-18
714
Стандартизованные частные коэффициенты регрессии – b-коэффициенты показывают, на какую часть своего среднеквадратического отклонения изменится признак результат y с увеличением соответствующего фактора xi на величину своего среднеквадратического отклонения при неизменном влиянии прочих факторов модели.
Уравнение в стандартизованном масштабе
 |
Второй способ получения оценок параметров уравнения множественной регрессии: с помощью инструмента ППП EXCEL Регрессия:
Выполните команду меню Данные, Анализ данных, Регрессия. Заполните диалоговое окно как показано на рисунке 3
Рисунок 3 Окно инструмента Регрессия
Уравнение регрессии
 |
Результаты анализа:
- Значения случайных ошибок параметров b0, b1 и b2 с учётом округления соответственно равны 0,7996 0,1962 и 0,0589. Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов.
- Значения t -критерия Стьюдента соответственно равны 4,4303 4,6417 и -0,1316.
Если значение t-критерия больше 2-3, можно сделать вывод о существенности данного параметра, который формируется под воздействием неслучайных причин. В данном примере статистически значимыми являются b0 и b1, а величина b2 сформировалась под воздействием случайных причин, поэтому фактор x2 , силу влияния которого оценивает b2, можно исключить как несущественно влияющий, неинформативный.
Главным показателем качества модели множественной регрессии, как и для парной корреляции, является коэффициент множественной детерминации R2, который характеризует совместное влияние всех факторов на результат.
|
|
|
Расчёт линейного коэффициента множественной корреляции:
 |
Получаем Ryx1x2 =0,9170 (сравните с результатами функции Регрессии). Зависимость y от x1 и x2 характеризуется как тесная.
