Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Методические указание к выполнению индивидуального задания №6.
Составить матрицу парных коэффициентов
|
y |
X1 |
x2 |
X3 |
|
|
y |
1 |
|||
|
x1 |
1 |
|||
|
x2 |
1 |
|||
|
X3 |
1 |
Парные коэффициенты корреляции рассчитываются по формуле:
Например для
Далее проверить . Если какой либо , то признаки xi и xj признаются коллинеарными и один из них необходимо исключить из модели. В модели следует оставить тот фактор, значение парного коэффициента корреляции которого с y больше.
Например . Проверяем >, если да, то в модели остается фактор x1.
Рассчитать множественный коэффициент корреляции через парные коэффициенты необходимо по следующей формуле:
(1)
Где определитель матрицы желтого цвета
|
y |
X1 |
x2 |
X3 |
|
|
y |
1 |
|||
|
x1 |
1 |
|||
|
x2 |
1 |
|||
|
X3 |
1 |
определитель матрицы красного цвета
|
y |
X1 |
x2 |
X3 |
|
|
y |
1 |
|||
|
x1 |
1 |
|||
|
x2 |
1 |
|||
|
X3 |
1 |
Значение множественного коэффициента корреляции, рассчитанное по формуле (1) должно совпадать со значением множественного коэффициента корреляции из индивидуального задания №5
Для этого необходимо рассчитать коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты. Расставить ранги и посчитать сумму рангов для каждого фактора. Рассчитанные значения занести в таблицу.
Например
|
Ранг |
Ранг |
Сумма рангов |
||||
|
x1 |
0,043 |
3 |
0,024 |
3 |
6 |
1,6% |
|
x2 |
1,691 |
1 |
0,890 |
1 |
2 |
90,5% |
|
X3 |
-0,196 |
2 |
-0,098 |
2 |
4 |
7,8% |
Для которого фактора сумма рангов будет наименьшей, тот фактор и оказывает наибольшее влияние на у. (В рассмотренном примере это фактор x2)
Далее заполняем столбец , по которому определяем долю влияния фактора на результативный признак y в суммарном влиянии всех факторов. (В рассмотренном примере это x2 (доля влияния 90,5%))
С помощью Анализ данных, Регрессия, Входной интервал У (ввести значения столбца У), Входной интервал Х (ввести значения всех 3-х столбцов Х одновременно) найти коэффициенты aj. (Они должны совпадать с коэффициентами уравнения из индивидуального задания №5).
Так же с помощью Анализ данных в столбце t – cтатистика выбирать уже рассчитанные и проверить (). Отбираем факторы, где . По этим факторам строим новое уравнение регрессии. Т.е. находим новые aj с помощью Анализ данных, Регрессия и записываем новое уравнение. Если оставшиеся столбцы Х будут несмежные, то необходимо предварительно скопировать их в отдельный блок, чтобы они были смежными (для выделения Входного интервала Х).