Выполните третий пункт. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и оценить тесноту связи, используя таблицу Чеддока

8. Вернитесь обратно в тот лист, где размещены исходные данные.

9. Выделите пустую клетку, в которой вы хотите разместить коэффициент корреляции.

10. В главном меню выберите Вставка/функция.

11. В окне Категория выберите Статистические, затем в окне Функция – КОРРЕЛ. Заполните диалоговое окно. Щелкните по кнопке ОК.

12. Сделайте вывод.

Выполните четвертый пункт. Оцените статистическую значимость параметров регрессии, используя статистику Стьюдента и путем расчета доверительных интервалов каждого из показателей с 95% надежностью.

Воспользуемся статистикой Стьюдента. По условию уровень надежности 95%, значит, уровень значимости равен .

13. Оцените значимость коэффициентов регрессии с помощью – статистики Стьюдента.

1) Выдвигаем нулевую гипотезу об отсутствии линейной связи между переменными и . Конкурирующая гипотеза – между переменными и существует линейная связь.

2) Из столбца « статистика» таблицы 3 находим , .

3) Найдите критическое значение коэффициента Стьюдента . Выделите клетку, в которой вы хотите разместить значение . Выполните последовательно процедуры: Вставка-функция - статистические-СТЬЮДРАСПОБР. Введите значения уровня значимости и числа степеней свободы . Нажмите ОК.

4) Сравните данное значение с фактическими значениями . Сделайте вывод. Запишите в бланк отчета.

Интервальная оценка коэффициентов линейной регрессии

14. Из столбцов «нижние 95%» и «верхние 95%» таблицы 3 найдите, в каком диапазоне меняются параметры линейной регрессии и . Запишите результат.

Выполните пятый пункт. Вычислите прогнозное значение при прогнозном значении , составляющем 110 % от среднего уровня:

15. Найдите среднее значение переменной любым известным для вас способом. Вычислите .

16. Подставьте значение в полученное уравнение регрессии. Найдите прогнозное значение зависимой переменной. Запишите результат.