<<
>>

S 16.9. РЕГРЕССИЯ И Excel

Обычно зависимую переменную называют результативным при­знаком, а независимую переменную — фактором. Очень часто на­блюдается случай, когда результативный признак зависит не от одно­го, а от многих факторов.

Тогда вместо парной линейной регрессии используют множест­венную линейную регрессию: у = b0 + b{xl + b-pc2 + ... + b„xm.

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,,..., хт (т < 16). Если первая из ячеек содержит пояснительный текст, то рядом со словом Метки нужно поставить «галочку».

Уровень надежности (доверительная вероятность) по умолчанию предполагается равным 95%. Если исследователя это значение не ус­траивает, то рядом со словами Уровень надежности нужно поставить «галочку» и указать требуемое значение. Поставив «галочку» рядом со словом константа-ноль, исследователь получит Ь0 = 0 по умолча­нию.

Если нужны значения остатков е, 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.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный II Я
Я-квадрат Я2
Нормированный Я-квадрат Стандартная ошибка я2
Наблюдения п
Дисперсионный анализ
с1/ ББ МБ Р Значимость ¥
Регрессия т Е(у, — у) її/сі/ Статистика /■= = ЛЩрегр)/ ЛЩост)
Остаток п—т— 1 - у,) ЯБ/сІ/
Итого п— 1 Сумма
Коэффи- Стандарт- 1-статис- Р-зна- Нижние Верхние Нижние Верхние циенты ная ошибка тика чете 95% 95%
у-пере- Ь0 сечение %
X, 6,
*2 Ь2 • ЛИНЕЙН —>■ ОК. По­является диалоговое окно, которое нужно заполнить.
Если исследо­вателю требуется Ьй = 0, то в графе константа нужно ввести значение 0. В графе статистика указывается значение 1. После этого нажи­мается не О К, а комбинация клавиш Ctrl + Shift + Enter.

Линейная регрессия эффективна при прогнозировании и сово­купном планировании. Главным ограничением прогнозирования с использованием линейной регрессии является допущение о линей­ном тренде. Поэтому линейную регрессию используют при исследо­ваниях на небольших интервалах времени. А продолжительный пе­риод времени можно представить в виде суммы коротких отрезков времени, на которых можно воспользоваться линейной регрессией.

<< | >>

Еще по теме S 16.9. РЕГРЕССИЯ И Excel:

  1. Бараз В.Р.. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel, 2005
  2. 2.4. Поиск уравнения регрессии
  3. 3. Множественная регрессия
  4. Множественная регрессия
  5. 3.1. Расчет коэффициентов регрессии и представление уравнения множественной регрессии
  6. 3.2. Интерпретация коэффициентов регрессии
  7. 3.4.1. Проверка на адекватность уравнения регрессии
  8. 3.4.2. Проверка на адекватность коэффициентов регрессии
  9. Стандартизованные коэффициенты регрессии
  10. 4.2. Классификация видов регрессии
  11. 1. Простая (парная) регрессия
  12. § 16.1. ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
  13. S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ
  14. § 16.7.2. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе показателя наклона линейной регрессии
  15. S 16.9. РЕГРЕССИЯ И Excel
  16. Программа учебного курса «Ценные бумаги»