Смекни!
smekni.com

Множественная регрессия и корреляция 3

МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ

    Ввести данные в таблицу:
A B C D E F
1 Y X1 X2 X3 X4
2 1. 13,0 37,0 1 21,5 6,5
3 2. 16,5 60,0 1 27,0 22,4
4 3. 21,0 53,0 1 26,0 16,0
5 4. 12,0 32,2 1 18,0 6,3
6 5. 14,2 35,0 1 19,0 9,0
7 6. 22,5 48,0 2 29,0 8,0
8 7. 26,0 55,5 2 35,0 8,0
9 8. 18,5 48,0 2 28,0 8,0
10 9. 18,0 50,0 2 30,0 8,7
11 10. 21,0 54,6 2 32,0 10,0
12 11. 15,5 68,1 3 44,4 7,2
13 12. 38,0 107,0 3 58,0 24,0
14 13. 30,0 100,0 3 58,0 20,0
15 14. 43,0 100,0 3 45,0 35,0
16 15. 17,8 58,0 3 39,0 6,2
17 16. 24,5 90,0 4 64,0 15,0
18 17. 27,3 102,0 4 66,0 11,8
19 18. 41,0 87,0 4 56,5 12,5
20 19. 27,0 93,0 4 66,0 10,0
21 20. 75,0 176,0 4 129,0 15,0

Y – цена квартиры, тыс.дол.

Х1 – общая площадь квартиры, кв.м.

Х2 – число комнат в квартире

Х3 – жилая площадь квартиры, кв.м.

Х4 – площадь кухни, кв.м.

Построить уравнение множественной линейной регрессии. Общийвидуравнения

yx = a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4. Для этого используем команду Сервис/Анализ данных/Регрессия. В диалоговом окне указать:

Входной интервал Y B2:B21
Входной интервал X C2:F21
Уровень надежности 95%

Оценить построенную модель по параметрам R, R-квадрат, F-статистика, t – статистика.

  1. Построить корреляционную матрицу с помощью команды Сервис/Анализ данных/Корреляция. В качестве входного интервала указать диапазон B2:F21. Проанализировать полученные результаты.
  2. Можно учесть в модели такие качественные признаки как тип дома или район города, для этого в модель вводят фиктивные переменные. Добавим в столбцы Gи H переменные z1 и z2:

z1 – тип дома (0-панельный, 1-кирпичный);

z2 – район города (0-периферийный, 1-центральный).

z1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
z2 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0

Построить уравнение множественной линейной регрессии с фиктивными переменными. Оценить параметры модели.