РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ STATISTICA #12

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ в STATISTICA. Как провести регрессионный анализе в программе STATISTICA. Регрессионный анализ – статистический метод, с помощью которого можно построить модель с одной зависимой переменной (откликом) и одной или несколькими независимыми переменными (факторами). Регрессионный анализ позволяет: 1) Выявить, какие из факторов действуют на отклик, а какие – нет. 2) Ранжировать факторы по степени влияния на отклик. 3) Спрогнозировать значение отклика при определенных значениях факторов. Построенная с помощью регрессионного анализа модель представляет собой уравнение вида: Y=b_0+b_1 X_1+b_2 X_2+⋯+b_k X_k где X_1,X_2,…,X_k – факторы, Y – отклик, b_0,b_1,…,b_k – параметры (коэффициенты) регрессии. Математически, суть регрессионного анализа сводится к нахождению параметров регрессии, проверке их значимости и оценке приемлемости всей построенной линейной модели в целом. Начинаем построение регрессионной модели: Statistics – Multiple Regression. Ищем и устраняем мультиколлинеарность факторов Анализируем корреляционную таблицу, находим мультиколлинеарные факторы Интерпретируем коэффициенты Beta, выбираем менее значимый фактор Удаляем из модели менее значимый фактор и повторяем анализ сначала Анализируем остатки Оцениваем нормальность распределения остатков по частотной гистограмме Оцениваем нормальность распределения остатков по нормально-вероятностному графику Оцениваем зависимость остатков от предсказанных по уравнению регрессии значений отклика...