2015-02-27
783
2.С помощью инструмента анализа данных Регрессия, помимо результатов регрессионной статистики, дисперсионного анализа и доверительных интервалов, можно получить остатки и графики подбора линии регрессии, остатков и нормальной вероятности. Порядок действия следующий:
- в главном меню выберите Сервис/Анализ данных/Регрессия. Щелкните по кнопке OK;
- заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода. Щелкните по кнопке OK;
Пример использования инструмента Регрессия приведен в файле Пример.xls
Исходные данные
| СрЗначX | СрЗначY |
| 446,25 | 689,2 |
| СтОтклX | СтОтклY |
| 136,1179 | 212,9822 |
Две последние строки содержат выборочные средние значения и выборочные стандартные отклонения sx, sy, рассчитанные с помощью функции СТАНДОТКЛ.
Окно Ввода
Вывод итогов расчета
| ВЫВОД ИТОГОВ | |
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,840977 |
| R-квадрат | 0,707243 |
| Нормированный R-квадрат | 0,690979 |
| Стандартная ошибка | 75,66752 |
| Наблюдения |
| Дисперсионный анализ | ||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||
| Регрессия | 248973,4 | 248973,4 | 43,48445 | 3,42E-06 | ||
| Остаток | 103060,3 | 5725,573 | ||||
| Итого | 352033,8 |
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Y-пересечение | 75,82389 | 58,66674 | 1,292451 | 0,212547 | -47,4303 | 199,0781 |
| Переменная X 1 | 0,537473 | 0,081506 | 6,594274 | 3,42E-06 | 0,366235 | 0,70871 |
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 566,5364 | 29,46363 | |
| 664,3564 | -247,356 | |
| 401,5323 | -47,5323 | |
| 546,6499 | -20,6499 | |
| 782,0629 | 151,9371 | |
| 394,5451 | 17,45486 | |
| 481,0782 | 43,92178 | |
| 359,6094 | 7,390582 | |
| 355,3096 | 8,690363 | |
| 365,5216 | -29,5216 | |
| 366,0591 | 42,94091 | |
| 442,3802 | 9,619803 | |
| 364,4467 | 2,553329 | |
| 392,3952 | -64,3952 | |
| 412,2817 | 47,71827 | |
| 355,8471 | 24,15289 | |
| 412,2817 | 26,71827 | |
| 355,8471 | -11,8471 | |
| 429,4809 | -28,4809 | |
| 476,7784 | 37,22156 |
График подбора содержит наблюдаемые и предсказанные значения, иллюстрирует размах отклонений расчитанных значений от наблюдаемых для переменной Y.
График нормального распределения используется для визуальной проверки выполнения условий Маркова-Гаусса
