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
Таблица 2
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
|
|
Y |
1 |
||||
|
X1 |
0,780235 |
1 |
|||
|
X2 |
-0,72516 |
-0,62251 |
1 |
||
|
X3 |
-0,53397 |
-0,65771 |
0,874008 |
1 |
|
|
X4 |
-0,96876 |
-0,74333 |
0,736073 |
0,55373 |
1 |
Оценку статистической значимости коэффициентов корреляции проведем с помощью t-критерия Стьюдента: рассчитаем t для каждого коэффициента корреляции (табл. 3) по формуле .
Таблица 3
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
|
|
Y |
- |
||||
|
X1 |
10,73057 |
- |
|||
|
X2 |
9,059288 |
6,842452 |
- |
||
|
X3 |
5,432741 |
7,510929 |
15,47295 |
- |
|
|
X4 |
33,60338 |
9,559118 |
9,35428 |
5,72041 |
- |
Табличное значение t-критерия определим с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР (0.05,74). Табличное значение t-критерия при 5%-ном уровне значимости и степенях свободы (76-2=74) составляет 1,993. Все коэффициенты парной корреляции являются значимыми, так как для них выполняется неравенство |tрасч|>tтабл.
В качестве критерия мультиколлинеарности может быть принято соблюдение следующих неравенств:
ryxi>rxixk, ryxk>rxixk, rxixk<0.8.
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (табл. 2) показывает, что мультиколлинеарны факторы Х2 и Х3 (rx2x3=0.874, нарушается rxixk<0.8), Х2 и Х4 (ryx2<rx2x4, нарушается ryxi>rxixk), Х1 и Х3 (ryx3<rx1x3, нарушается ryxk>rxixk).
2.
Хотя имеет место мультиколлинеарность факторов модели, но использование метода исключения показало, что наиболее целесообразной для описания средней ожидаемой продолжительности жизни является модель с полным набором факторов.
Для расчета параметров линейного уравнения множественной регрессии применим инструмент Регрессия (Анализ данных в Excel):