Информатика и выч. техника \ Идентификация и диагностика систем

Изучение методов регрессионного анализа. Вариант 2, страница 2

Regression Summary for Dependent Variable: Вес (tabl1) R= ,87029041 R?= ,75740540 Adjusted R?= ,72274903 F(4,28)=21,855 p
	Beta	Std.Err.	B	Std.Err.	t(28)	p-level
Intercept			1176,654	516,9998	2,275927	0,030698
Кол-во цилиндров	0,030978	0,233049	13,867	104,3249	0,132924	0,895204
Ускорение	0,112785	0,096289	28,697	24,4995	1,171317	0,251343
Объем	0,827255	0,223513	6,685	1,8063	3,701144	0,000931
Мощность	-0,030340	0,107330	-1,077	3,8112	-0,282678	0,779503

Из приведенной таблицы видно, что значимыми являются только 2 коэффициента, а значит, остальные коэффициенты могут быть отброшены.

Расчет частных корреляций:

Variables currently in the Equation; DV: Вес (tabl1)
	Beta in	Partial	Semipart	Tolerance	R-square	t(28)	p-level
Кол-во цилиндров	0,030978	0,025112	0,012373	0,159526	0,840474	0,132924	0,895204
Ускорение	0,112785	0,216126	0,109027	0,934478	0,065522	1,171317	0,251343
Объем	0,827255	0,573160	0,344507	0,173427	0,826573	3,701144	0,000931
Мощность	-0,030340	-0,053345	-0,026312	0,752104	0,247896	-0,282678	0,779503

Из приведенных данных видно, что 3 из 4 частных коэффициентов корреляции близки к 0, что говорит об отсутствии линейной взаимосвязи между переменной «Вес» и каждой из переменных «Количество цилиндров», «Ускорение» и «Мощность». Наличие линейной взаимосвязи прослеживается только в случае с переменной «Объем», что подтверждает вывод, сделанный при оценке значимости коэффициентов множественной регрессии.

Дисперсионный анализ остатков:

Analysis of Variance; DV: Вес (tabl1)
	Sums of	df	Mean	F	p-level
Regress.	5463556	1	5463556	93,55289	0,000000
Residual	2044025	35	58401
Total	7507581

По итогам данного пункта можно сделать вывод о значимости построенной регрессионной модели.

Предсказание зависимой переменной по вычисленной модели:

Predicting Values for (tabl1) variable: Вес
	B-Weight	Value	B-Weight
Объем	6,928010	200,0000	1385,602
Intercept			1587,368
Predicted			2972,970
-95,0%CL			2857,994
+95,0%CL			3087,946

Ширина доверительного интервала составляет 7.73% от предсказанного значения, которое близко к максимальному наблюдаемому значению, что говорит о достаточно хорошей точности предсказания.

Raw Residual (tabl1) Dependent variable: Вес
	Observed	Predicted	Residual	Standard	Standard
*Toyota 810 Maxima . . . . . . .**	2900,000	2751,274	148,726	0,433057	0,61543
*Dutsun Century . . . . . . .**	2930,000	2598,858	331,142	0,041816	1,37027
*Buick Cutlass LS . . . . . .**	3415,000	3187,739	227,262	1,553430	0,94041
*Oldsmobile Granada GL . . . . . . .**	3725,000	4012,172	-287,172	3,669690	-1,18832
*Ford Lebaron . . . . . . .**	3060,000	2972,970	87,030	1,002135	0,36013
*Chrysler Cavalier . . . . . . .**	3465,000	3146,171	318,829	1,446728	1,31932
*Chevrolet CavalierSW . . . . . .**	2605,000	2363,305	241,695	-0,562830	1,00013
*Chevrolet Cavalier2D . . . . . . .**	2640,000	2363,305	276,695	-0,562830	1,14496
*Chevrolet 1200 Hatch . . . . . . .**	2395,000	2363,305	31,695	-0,562830	0,13115
*Pontiac Aries SE . . . . . . .**	2575,000	2363,305	211,695	-0,562830	0,87599
*Dodge Phoenix . . . . . .**	2525,000	2522,650	2,350	-0,153805	0,00973
*Pontiac Fairmont . . . . . . .**	2735,000	2633,498	101,502	0,130734	0,42002
*Ford Concord DI . . . . . . .**	2865,000	2557,290	307,710	-0,064886	1,27331
*AMC Rabbit L . . . . . . .**	3035,000	2633,498	401,502	0,130734	1,66142
*Volkswagen GLC Cust . . . . . . .**	1980,000	2314,809	-334,809	-0,687316	-1,38544
*Volkswagen GLC Cust L . . . . . . .**	2025,000	2217,817	-192,817	-0,936288	-0,79788
*Mazda Horizon . . . . . .**	1970,000	2217,817	-247,817	-0,936288	-1,02547
*Plymouth Lynx L . . . . . . .**	2125,000	2314,809	-189,809	-0,687316	-0,78543
*Mercury Stanza XE . . . . . . .**	2125,000	2266,313	-141,313	-0,811802	-0,58475
*Nissan Accord . . . . . .**	2160,000	2418,729	-258,729	-0,420560	-1,07062
*Honda Corolla . . . . . . .**	2205,000	2328,665	-123,665	-0,651748	-0,51173
*Toyota Civic M . . . . . . .**	2245,000	2335,593	-90,593	-0,633965	-0,37488
*Honda Civic A . . . . . .**	1965,000	2217,817	-252,817	-0,936288	-1,04616
*Honda 310 GX . . . . . .**	1965,000	2217,817	-252,817	-0,936288	-1,04616
*Datsun CenturyLmt . . . . . . .**	1995,000	2217,817	-222,817	-0,936288	-0,92202
*Buick Cutlass DL . . . . . . .**	2945,000	2841,338	103,662	0,664245	0,42895
*Oldsmobile Lebaron . . . . . . .**	3015,000	3402,507	-387,507	2,104725	-1,60351
*Chrysler Granada L . . . . . . .**	2585,000	2668,138	-83,138	0,219653	-0,34403
*Ford Celica GT . . . . . . .**	2835,000	3194,667	-359,666	1,571214	-1,48830
*Toyota Charger2.2 . . . . . . .**	2665,000	2585,002	79,998	0,006248	0,33103
*Dodge Camaro . . . . . . .**	2370,000	2522,650	-152,650	-0,153805	-0,63166
*Chevrolet MustangGL . . . . . . .**	2950,000	2633,498	316,502	0,130734	1,30969
*Ford Pickup . . . . . .**	2790,000	2557,290	232,710	-0,064886	0,96296
*Volkswagen Rampage . . . . . . .**	2130,000	2259,385	-129,385	-0,829585	-0,53540
*Dodge Ranger . . . . . .**	2295,000	2522,650	-227,650	-0,153805	-0,94202
*Ford S-10 . . . . . . .**	2625,000	2418,729	206,271	-0,420560	0,85355
*Chevrolet . . . . . . .**	2720,000	2411,802	308,199	-0,438344	1,27533
*Minimum . . . . . . .**	1965,000	2217,817	-387,507	-0,936288	-1,60351
*Maximum . . . . . . .**	3725,000	4012,172	401,502	3,669690	1,66142
*Mean . . . . . .**	2582,568	2582,568	0,000	-0,000000	0,00000
*Median . . . . . .**	2605,000	2522,650	2,350	-0,153805	0,00973

1 2 3

Скачать файл