2015-05-18
540
В качестве оценок параметров b0 и bi принимаются величины 
, минимизирующие сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака yk от расчётных теоретических значений.
Значения xik и yk известны – это данные наблюдения. Переменными данной функции являются оценки параметров . Чтобы найти минимум функции двух переменных, нужно вычислить частные производные по каждому из параметров и приравнять их к нулю:
В результате получим систему линейных уравнений
Подставим известные значения и получим следующую систему линейных уравнений
 |
Решаем систему, применяя инструмент ППП EXCEL Поиск решения
В ячейки с F19 по F21 добавить формулы:
| В ячейках | формулы |
| F19 | СУММПРОИЗВ($С$23: $Е$23;С19:Е19), |
| F20 | СУММПРОИЗВ($С$23: $Е$23; С20:Е20) |
| F21 | СУММПРОИЗВ($С$23: $Е$23; С21:Е21) |
Далее выполнить команду Сервис, Поиск решения и заполнить как показано
на рисунке 4:
Рисунок 4 Окно инструмента Поиск решения
Результат выполнения
Таким образом, получаем уравнение множественной регрессии
|
|
|
Значение коэффициента при второй объясняющей переменной очень мало, что указывает на очень малое влияние второй объясняющей переменной на результативный фактор, поэтому фактор x2, силу влияния которого оценивает b2, можно исключить как несущественно влияющий, неинформативный.
