Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Пример 3.4.10.
|
|
На основании данных примера 3.4.1. сравнить две модели: «длинную» 
и «короткую» 
.
1) Построим длинную регрессию по всем факторам 
и найти для неё сумму квадратов остатков - 
.
| Регрессионная статистика | ||||||
| Множественный R | 0, 934 | |||||
| R-квадрат | 0, 872 | |||||
| Нормированный R-квадрат | 0, 840 | |||||
| Стандартная ошибка | 41, 118 | |||||
| Наблюдения | ||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||
| Регрессия | 138429, 778 | 46143, 259 | 27, 292 | 1, 20724E-05 | ||
| Остаток | 20288, 659 | 1690, 722 | ||||
| Итого | 158718, 438 | |||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Y-пересечение | -1654, 763 | 306, 264 | -5, 403 | 0, 000 | -2322, 054 | -987, 472 |
| X2 | 9, 052 | 2, 295 | 3, 945 | 0, 002 | 4, 052 | 14, 051 |
| X5 | 15, 825 | 2, 447 | 6, 468 | 0, 000 | 10, 494 | 21, 156 |
| X4 | 10, 539 | 9, 521 | 1, 107 | 0, 290 | -10, 206 | 31, 284 |
2) Построим короткую регрессию по первым факторам 
и найти для неё сумму квадратов остатков - 
.
| Регрессионная статистика | ||||||
| Множественный R | 0.927 | |||||
| R-квадрат | 0.859 | |||||
| Нормированный R-квадрат | 0.837 | |||||
| Стандартная ошибка | 41.473 | |||||
| Наблюдения | ||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||
| Регрессия | 136358.334 | 68179.167 | 39.639 | 2.93428E-06 | ||
| Остаток | 22360.104 | 1720.008 | ||||
| Итого | 158718.438 | |||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Y-пересечение | -1471.314 | 259.766 | -5.664 | 0.000 | -2032.505 | -910.124 |
| X2 | 9.568 | 2.266 | 4.223 | 0.001 | 4.673 | 14.464 |
| X5 | 15.753 | 2.467 | 6.386 | 0.000 | 10.424 | 21.082 |
3) Вычислим F -статистику
4) Так как Fнабл< Fтабл(0.05, 1, 12), выбираем короткую регрессию
