илася діаграму, особливо формат осей і написи, для чого клацнути
правою кнопкою миші по осі або написи і в який з'явився маленькому діалоговому вікні клацнути за пунктом
Формат осі (або написи);
- діалоговому вікні Формат осі (або написи) вибрати потрібну закладку і внести необхідні зміни - OK ; p> - відкоригувати отримане кореляційне поле, виключивши різко виділяються із загального безлічі окремі точки;
В
Рис.7. Побудова кореляційного поля.
- клацнути правою кнопкою миші по будь-якій точці діаграми і в діалоговому вікні вибрати пункт меню Додати лінію тренда;
- в який з'явився діалоговому вікні на закладці Тип вибрати тип залежності: лінійний або поліноміальний (вказати порядок наближення);
- клацнути по закладці Параметри і в який з'явився після цього діалоговому вікні клацнути пункти показувати рівняння на діаграмі і помістити на діаграму величину достовірності апроксимації ( R ^ 2),
- записати рівняння регресії, замінивши y і x на імена результативного і факторного ознак відповідно і оцінити значимість отриманого рівняння за допомогою R ^ 2.
На рис.6 наведені: точкова діаграма залежності X6 від X4 і дві лінії тренда - лінійна і нелінійна. Рівняння першої збігається з рівнянням лінією регресії, отриманим за допомогою інструменту Регресія . Друга має рівняння, тобто оцінку лінії регресії, такого виду:
.
Причому коефіцієнт детермінації в першому випадку дорівнює 0,3688, а для кубічної залежності R 2 = 0,4762, тобто переважніше використовувати поліноміальну залежність як краще согласующуюся зі статистичними даними.
Для інших двох відібраних пар факторних ознак необхідно виконати такі ж дії і отримати аналогічні оцінки функцій регресії.
В§ 1.5 Регресійний аналіз тривимірної моделі
Для дослідження статистичної залежності одного результуючого ознаки від двох і більше факторних ознак у Excel є дві можливості: інструмент Регресія для випадку лінійної статистичної залежності і безпосереднє застосування методу найменших квадратів у випадку Залежно будь-якого виду.
Алгоритм застосування інструменту Регресія відрізняється від описаного вище для випадку двовимірної моделі тільки кількістю вихідних даних, що розміщуються на робочому аркуші і відповідно діапазоном вхідних параметрів, вводимом в діалоговому вікні Регресія . Вихідні дані також відрізняються тільки кількістю інформації при збереженні їх сенсу.
Регресійна статистика
Множинний R
0,762322
R-квадрат
0,581135
Нормований R-квадрат
0,563682
Стандартна помилка
50,23613
Спостереження
51
Дисперсійний аналіз
В
df
SS
MS
F
Значимість...
