§ 36.9. РЕГРЕССИЯ И Excel
Пусть п — число наблюдений, т — число объясняющих переменных.
Excel позволяет при построении уравнения линейной регрессии большую часть работы сделать очень быстро. Важно понять, как интерпретировать полученные результаты. Воспользуемся надстройкой Пакет анализа.
Сервис Анализ данных Регрессия ОК. Появляется диалоговое окно, которое нужно заполнить. В графе Входной интервал Y: указывается ссылка на ячейки, содержащие значения результативного признака у. В графе Входной интервал X: указывается ссылка на ячейки, содержащие значения факторов х\9 ..., хт (т < 16). Уровень надежности (доверительная вероятность) по умолчанию предполагается равным 95%. Если исследователя это значение не уст-" раивает, то рядом со словами Уровень надежности нужно поставить * галочку» и указать требуемое значение. Поставив «галочку» рядом со словом константа-ноль, исследователь получит &о = 0 по умолчанию. Если нужны значения остатков et и их график, то нужно поставить «галочки» рядом со словами Остатки и График остатков. Также указываются параметры вывода (Выходной интервал, Новый рабочий лист, Новая рабочая книга). ОК. Появляется итоговое окно.
Если число в графе Значимость F превышает 1 — Уровень надежности, то принимается гипотеза о равенстве нулю коэффициента детерминации.
вывод итогов
Регрессионная статистика
Множественный И________ Д
Л-квадрат______________ Д2
Нормированный Л-квадрат Д2
Стандартная ошибка______ 5
Наблюдения_____________
Дисперсионный анализ
___________ (Н_____ МБ____________ ^_____ Значимость Е
Регрессия т ~ у)2 Статистика
= ЛЩрегр)/
_______________________________ МЗ(ост)______________
Остаток п-т-1 2(у1 -&)2 SS/d/
Итого_____ п-1 Сумма_________________
Коэффи- Стандарт- статис- Р-зна- Нижние ВерхНие Ниж- Верх- циенты пая ошибка тика чение 95% 95% ние ние
|
ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанный у Остатки Номер У1 е1
Если Р-значение превышает 1 - Уровень надежности, то соответствующая переменная статистически незначима и ее можно исключить из модели.
Нижние 95% и Верхние 95% — это нижние и верхние границы 95-процентных доверительных интервалов для коэффициентов теоретического уравнения линейной регрессии.
Если исследователь согласился с принятым по умолчанию значением доверительной вероятности, то последние два столбца будут дублировать два предыдущих. Если исследователь вводил свое значение доверительной вероятности р> то последние два столбца содержат значения соответственно нижней и верхней границы р-процентных доверительных интервалов.Если надстройки Пакет анализа нет, то можно воспользоваться статистической функцией ЛИНЕЙН мастера функций fx пакета Excel. Перед вызовом этой функции нужно выделить диапазон ячеек следующего размера (для парной регрессии это блок размера 5x2).
bm | bm-l | ... | h | bo |
Sbm | Sbm-1 | ... | sh | Sb0 |
R* | S | |||
Статистика F | re—m—1 | |||
m-y)1 | 2(1 |
Тогда после выполнения процедуры в ячейках будут находиться указанные величины. fx статистические ЛИНЕЙН ОК. Появляется диалоговое окно, которое нужно заполнить. Если исследователю требуется Ь0 = 0, то в графе константа нужно ввести значение 0. В графе статистика указывается значение 1. После этого нажимается не ОК, а комбинация клавиш Ctrl + Shift -f Enter.
Еще по теме § 36.9. РЕГРЕССИЯ И Excel:
- Бараз В.Р.. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel, 2005
- 2.4. Поиск уравнения регрессии
- 3. Множественная регрессия
- Множественная регрессия
- 3.1. Расчет коэффициентов регрессии и представление уравнения множественной регрессии
- 3.2. Интерпретация коэффициентов регрессии
- 3.4.1. Проверка на адекватность уравнения регрессии
- 3.4.2. Проверка на адекватность коэффициентов регрессии
- Стандартизованные коэффициенты регрессии
- 4.2. Классификация видов регрессии
- 1. Простая (парная) регрессия
- § 16.1. ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
- S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ
- § 16.7.2. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе показателя наклона линейной регрессии
- S 16.9. РЕГРЕССИЯ И Excel
- Программа учебного курса «Ценные бумаги»
- § 36.1. ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ