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.  Общий  вид    уравнения 

	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.

Построить корреляционную матрицу с помощью команды Сервис/Анализ данных/Корреляция. В качестве входного интервала указать диапазон B2:F21. Проанализировать полученные результаты.

Можно учесть в модели такие качественные признаки как тип дома или район города, для этого в модель вводят фиктивные переменные. Добавим в столбцы G и 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.