Выдержка из работы:
ЗАДАНИЕ 1. Множественный линейный регрессионный анализ — алгоритм пошагового исключения регрессоров (выполняется с применением программ «Корреляция» и «Регрессия» надстройки «Анализ данных» пакета MicrosoftExcel)
Задача. Изучается линейная (в среднем) зависимость результативного признака Y от пяти факторных признаков — регрессоров x(1), x(2), x(3), x(4), x(5) по числовым данным, собранным на n = 52 объектах. Варианты результативного признака, регрессоров и их числовые значения приведены для каждого варианта в прил.
Требуется:
1. Записать модель множественного линейного регрессионного анализа признака Y, предъявляемые к ней требования и соответствующую функцию регрессии.
2. Рассчитать с помощью программы «Корреляция» матрицу (6 × 6) оценок коэффициентов парной корреляции между признаками и сделать вывод о силе линейной связи результативного признака с каждым из регрессоров и о силе линейной связи каждой пары регрессоров. Найти коллинеарные регрессоры (на практике коллинеарными считаются такие регрессоры, коэффициент корреляции между которыми по модулю больше 0,7 ÷ 0,8). Матрицу (52 × 6) значений признаков сохранить для использования в задании 2.
.......