2, Х3, Х4, Х5 Підсумки аналізу з використанням пакету STATISTICA
Результати множ. регресії
Зав.перем.: Y множесто. R =, 82291525 F = 22,65616 =, 67718950 сс = 5,54
Число набл.: 60 скоррект.R2 =, 64729964 p =, 000000
Стандартна помилка оцінки: +184,39683277
Своб.член: 608,02662453 Ст.ошібка: 273,7725 t (54) = 2,2209 p =, 0306бета =, 501 X2 бета =, 153 X3 бета = -, 12бета =, 166 X5 бета = -, 32
(виділені значущі бета)
Програма виділяє значущі регресорів. Значущими виявилися X1 і Х5. br/>
Обсяг вибірки, середня стандартне відхилення:
Стандартне відхилення показує варіацію ознаки щодо середнього значення.
Матриця кореляцій:
Матриця кореляцій показує значення парних коефіцієнтів кореляції між відгуком і факторами і межфакторной кореляції. Парні коефіцієнти кореляції rx1x2, rx1x3, rx1x4, rx1x5 значно відрізняються від нуля, значить присутній мультиколінеарності. br/>
Дисперсійний аналіз:
Sums ofdfMeanFp-levelRegress.38517965770359, 122,656160,000000 Residual18361185434002, 2Total5687914
Дисперсійний аналіз - статистичний метод, що дозволяє аналізувати вплив різних факторів (ознак) на досліджувану (залежну) змінну. Так як F = 22,65616 - значення статистики, р = 0 - ймовірність дуже мала, щоб повірити в істинність гіпотези Н0 про відсутність впливу факторів. Висновок: фактори X1, Х2, Х3, Х4, Х5 впливають на змінну У.
Регресійна сума:
У стовпці Beta показані стандартизовані коефіцієнти регресії, а в стовпці В - нестандартизовані.
Стандартизовані коефіцієнти Beta дозволяють провести ранжування предикторів за ступенем їх впливу на відгук. З таблиці випливає, що предиктори можна проранжувати за ступенем впливу на відгук у наступному порядку: X1, X5, X4, X2, X3 У цій таблиці важливе значення має p-level - показник, що знаходиться в спадної залежності від надійності результату. Більш високий p-level відповідає більш низькому рівню довіри до знайденої у вибірці залежності між змінними. P-level не повинен перевищувати 0,05. У нашому випадку задовольняють умові регресорів Х1 і Х5. Метод можна поліпшити, виключивши незначущі фактори. Шукана модель має вигляд:
= 608,02662 +0,63617 X1 +249,35156 X2-262, 50298X3 +5,39506 X4-40, 59804X5
Статистика Дарбіна - Уотсона:
Durbin-SerialEstimate1, 9509290,007937
Статистика Дарбіна-Уотсона має невелике значення (1,950929) при помірній серіальної кореляції (0,007937). Це свідчить про деяку залежності спостережень, отже, можна говорити про недостатню стійкості деяких значень коефіціє...
