Лабораторная работа. «множественная линейная регрессия и корреляция»

«Множественная линейная регрессия и корреляция»

Для объяснения заработной платы в зависимости от возраста и стажа по данной специальности построить и исследовать линейную регрессионную модель . Применить построенную регрессионую модель для прогноза заработной платы при . Использовать данные, находящиеся в таблице с вариантами заданий, и возможности надстройки «Анализ данных» табличного процессора MS Excel.

Требуется:

1) ввести данные;

2) провести регрессионный анализ;

3) провести анализ общего качества уравнения регрессии;

4) указать стандартную ошибку регрессии;

5) указать стандартные ошибки коэффициентов;

6) проанализировать статистическую значимость коэффициентов при уровне значимости α = 0,05, при необходимости получить новое уравнение регрессии со значимыми коэффициентами;

7) найти точечные и интервальные оценки для коэффициентов регрессии;

8) дать точечный и интервальный прогноз заработной платы по заданным значениям возраста и стажа;

9) рассчитать коэффициенты эластичности и сделать вывод о влиянии факторов на заработную плату.

Выясните, выполняются ли условия теоремы Гаусса – Маркова для случайного члена:

1) проверить предположение о равенстве нулю математического ожидания случайного члена;

2) проверить предположение о постоянстве дисперсии случайного члена, то есть о наличии гомоскедастичности с помощью теста ранговой корреляции Спирмена;

3) проверить предположение о независимости случайного члена в любом наблюдении от его значений во всех других, то есть об отсутствии автокорреляции с помощью статистики – Дарбина–Уотсона;