2? x6 x2? x3? yx3? x1 x3? x2 x3 ? x3 2? x4 x3? x5 x3? x6 x3? x4? yx4? x1 x4? x2 x4? x3 x4? x4 2? x5 x4? x6 x4? x5? yx5? x1 x5? x2 x5? x3 x5? x4 x5 ? x5 2? x6 x5? x6? yx6? x1 x6? x2 x6? x3 x6? x4 x6? x5 x6? x6 2
Знайдемо парні коефіцієнти кореляції.
EQ rxy= f ( x to (xy) - x to (x) x to (y); s (x) s (y))
EQ ryx1= f (67583.14 - 72 1004.64; 75.52 462.49)=- 0.136ryx2= f (44815.16 - 43.62 1004.64; 6.72 462.49)=0.32ryx3= f (7328.53 - 7.27 1004.64; 1.82 462.49)=0.0325
EQ ryx4= f (552.43 - 0.59 1004.64; 0.49 462.49)=- 0.191ryx5= f (412.79 - 0.42 1004.64; 0.49 462.49)=- 0.034ryx6= f (1862.41 - 1.95 1004.64 ; 0.82 462.49)=- 0.264rx1 x2= f (3307.66 - 43.62 72; 6.72 75.52)=0.329rx1 x3= f (523.63 - 7.27 72; 1.82 75.52)=0.00271rx1 x4= f (44.51 - 0.59 72; 0.49 75.52)=0.0489rx1 x5= f (27.44 - 0.42 72; 0.49 75.52)=- 0.0724
EQ rx1 x6= f (150.6 - 1.95 72; 0.82 75.52)=0.161rx2 x3= f (321.28 - 7.27 43.62; 1.82 6.72)=0.351
EQ rx2 x4= f (25.17 - 0.59 43.62; 0.49 6.72)=- 0.209rx2 x5= f (18.55 - 0.42 43.62; 0.49 6.72)=0.087rx2 x6= f (85.56 -1.95 43.62; 0.82 6.72)=0.0643rx3 x4= f (4.08 - 0.59 7.27; 0.49 1.82)=- 0.255rx3 x5= f (3.28 - 0.42 7.27; 0.49 1.82)=0.264rx3 x6= f (14.42 - 1.95 7.27; 0.82 1.82)=0.149rx4 x5= f (0.12 - 0.42 0.59; 0.49 0.49)=- 0.544rx4 x6= f (1.1 - 1.95 0.59; 0.82 0.49)=- 0.134rx5 x6= f (0.83 - 1.95 0.42; 0.82 0.49)=0.0194
Ознаки x і y? xiEQ x to (x)= f (? xi; n)? yiEQ x to (y)= f (? yi; n)? xiyiEQ x to (xy)= f (? xi yi; n) Для y і x1 619272863991004.64581215067583.14Для y і x2 375143.616863991004.64385410444815.163Для y і x3 6257.267863991004.646302547328.535Для y і x4 510.593863991004.6447509552.43Для y і x5 360.419863991004. 6435500412.791Для y і x6 1681.953863991004.641601671862.407Для x1 і x2 375143.6166192722844593307.663Для x1 і x3 6257.26761927245032523.628Для x1 і x4 510.593619272382844.512Для x1 і x5 360.419619272236027.442Для x1 і x6 1681.95361927212952150.605Для x2 і x3 6257.267375143.61627630321.279Для x2 і x4 510.593375143.616216525.174Для x2 і x5 360.419375143.616159518.547Для x2 і x6 1681.953375143.616735885.558Для x3 і x4 510.5936257.2673514.081Для x3 і x5 360.4196257.2672823.279Для x3 і x6 1681.9536257.267124014.419Для x4 і x5 360.419510.593100.116Для x4 і x6 1681.953510. 593951.105Для x5 і x6 1681.953360.419710.826
Ознаки x і yEQ D (x)= f (? x2i; n) - x to (x) 2EQ D (y)= f (? y2i; n) - x to (x) 2EQ s (x)= r (D (x)) EQ s (y)= r (D (y)) Для y і x1 5703.372213899.88275.521462.493Для y і x2 45.213213899.8826.724462.493Для y і x3 3.312213899.8821.82462.493Для y і x4 0.241213899.8820.491462.493Для y і x5 0.243213899.8820.493462.493Для y і x6 0.672213899.8820.82462.493Для x1 і x2 45.2135703.3726.72475.521Для x1 і x3 3.3125703.3721.8275.521Для x1 і x4 0.2415703.3720.49175.521Для x1 і x5 0.2435703.3720.49375.521Для x1 і x6 0.6725703.3720.8275.521Для x2 і x3 3.31245.2131.826.724Для x2 і x4 0.24145.2130.4916.724Для x2 і x5 0.24345.2130.4936.724Для x2 і x6 0.67245.2130.826.724Для x3 і x4 0.2413.3120.4911.82Для x3 і x5 0.2433.3120.4931.82Для x3 і x6 0.6723.3120.821.82Для x4 і x5 0.2430.2410.4930.491Для x4 і x6 0.6720.2410.820.491Для x5 і x6 0.6720.2430.820.493
Матриця парних коефіцієнтів кореляції R:
- yx1 x2 x3 x4 x5 x6 y1-0.1360.320.0325-0.191-0.034-0.264x1 - 0.13610.3290.002710.0489-0.07240.161x2 0.320.32910.351-0.2090.0870.0643x3 0.03250.002710.3511-0.2550.2640.149x4 - 0.1910.0489-0.209-0.2551-0.544-0.134x5 - 0.034-0.07240.0870.264-0.54410.0194x6 - 0.2640.1610.06430.149-0.1340.01941
Колінеарність - залежність між факторами. В якості критерію мультиколінеарності може бути прийняте дотримання наступних нерівностей:
(xjy) gt; r (xkxj); r (xky) gt; r (xkxj).
Якщо одна з нерівностей не дотримується, то виключається той параметр xk або xj, зв'язок якого з результативним показником Y виявляється найменш тісною.
Для відбору найбільш значущих чинників xi враховуються такі умови:
зв'язок між результативним признаком і факторним повинна бути вище межфакторной зв'язку;
зв'язок між факторами повинна бути не більше 0.7. Якщо в матриці є межфакторний коефіцієнт кореляції rxjxi gt; 0.7, то в даній моделі множинної регресії існує мультиколінеарності.;
при високій межфакторной зв'язку ознаки відбираються фактори з меншим коефіцієнтом кореляції між ними.
Якщо факторні змінні зв'язані суворої функціональною залежністю, то говорять про повну мультиколінеарності. У цьому випадку серед стовпців матриці факторних змінних Х маються лінійно ...
