інними можуть бути відображені також і на матричної діаграмі розсіювання. Матрична діаграма розсіювання для обраних змінних може бути отримана клацанням миші по кнопці Матричний графік кореляцій у вкладці Додатково діалогового вікна Перегляд описових статистик і подальшим вибором цікавлять змінних. p align="justify"> Завдання множинної регресії. Для виконання регресійного аналізу від вас вимагається тільки клацнути по кнопці OK в діалоговому вікні Перегляд описових статистик і перейти у вікно Результати множинної регресії. Стандартний регресійний аналіз (з вільним членом) буде виконаний автоматично. p align="justify"> Перегляд результатів. Нижче зображено діалогове вікно Результати множинної регресії. Загальне рівняння множинної регресії високо значимо. Таким чином, знаючи значення незалежних змінних, можна "передбачити" предиктор, пов'язаний з бідністю, краще, ніж вгадуючи його чисто випадково. br/>
В
Регресійні коефіцієнти. Щоб дізнатися, які з незалежних змінних дають більший внесок у пророкування предіктора, пов'язаного з бідністю, вивчимо регресійні (або B) коефіцієнти. Клацніть мишкою по кнопці Підсумкова таблиця регресії в закладці Швидкий діалогового вікна Результати множинної регресії для виведення таблиці результатів з цими коефіцієнтами. br/>В
Ця таблиця показує стандартизовані регресійні коефіцієнти (Бета) і звичайні регресійні коефіцієнти (B). Бета-коефіцієнти - це коефіцієнти, які вийдуть, якщо попередньо стандартизувати всі змінні до середнього 0 і стандартному відхиленню 1. p align="justify"> Таким чином, величина цих Бета-коефіцієнтів дозволяє порівнювати відносний внесок кожної незалежної змінної в пророкування залежної змінної. Як видно з таблиці результатів, зображеної вище, змінні Pop_Chng, Pt_Rural і N_Empld є найбільш важливими предикторами для бідності; з них тільки перші два статистично значущі. Регресійний коефіцієнт для Pop_Chng від'ємний; тобто чим менше приріст популяція, тим більше число сімей живуть за межею бідності у відповідному окрузі. Внесок у регресію для Pt_Rural позитивний; тобто чим більше відсоток сільського населення, тим вище рівень бідності.
Приватні кореляції. Інший шлях вивчення вкладів кожної незалежної змінної в пророкування залежною змінною полягає в обчисленні приватних і напівприватних кореляцій (клацніть на кнопці Приватні кореляції в закладці Додатково діалогового вікна Результати множинної регресії). Приватні кореляції є кореляціями між відповідною незалежної змінної і залежною змінною, скоригованими щодо інших змінних. Таким чином, це кореляція між залишками після коригування щодо незалежних змінних. Приватна кореляція становить самостійний внесок відповідної незалежної змінної в пророкування залежною змінною. br/>В
напівприватну кореляція є кореляціями між відповідною незалежної змінної, скоригованої щодо інших змінних, і вихідної (нескорректированной)...
