Работа с пакетом STATGRAPHICS Plus 5.0: Учебно-методическое пособие, страница 3

В открывшемся окне «Print Analysis» в разделе «Print Range» выберите тип распечатки «All graphics panes» и нажмите «Ok».

Если вам необходимо построить корреляционное поле для других пар переменных, нажмите на красную кнопку в третьей строчке главного меню и повторите все действия, начиная с п. 5.

8.  Закройте окно «X‑Y plot» и на вопрос «Ok to delete this analysis?» ответьте «Да».

Построение уравнения регрессии

Допустим, что по виду корреляционного поля вы приняли решение о том, что в уравнение регрессии могут входить переменные:


                              .

Пусть независимая переменная записана в файле под именем ColX, а зависимая под именем ColY.

Для вычисления коэффициентов a0, a1,… поступайте следующим образом:

1.  Выберите в главном меню «File».

2.  В подменю выберите «Open» - «Open Data file».

3.  В открывшемся окне «Open Data file» найдите нужную папку и нужный файл и откройте файл.

4.  В главном меню выберите «Relate» и в подменю «Multiple Regression».

5.  В окне «Multiple Regression» заполните поля:

-  в поле «Dependent Variable» введите имя зависимой переменной (в нашем примере ColY);

-  в поле «Independent Variables» введите переменные в соответствии с выдвинутой гипотезой             ColX

ColX^2

ColX^‑1

LOG(ColX)

и нажмите «Ok».

6.  Вы получили на левой странице уравнение регрессии, включающее все указанные вами переменные.

Multiple Regression Analysis

-----------------------------------------------------------------------------

Dependent variable: coly

-----------------------------------------------------------------------------

                                       Standard          T

Parameter               Estimate         Error       Statistic        P-Value

-----------------------------------------------------------------------------

CONSTANT                 1,22095        6,88019       0,177459         0,8596

colx                    0,804223        2,37827       0,338155         0,7362

colx^2                -0,0362022       0,104077      -0,347839         0,7290

colx^-1                 -1,75549        10,3397      -0,169782         0,8657

LOG(colx)                -2,1472        8,74151      -0,245632         0,8067

-----------------------------------------------------------------------------

                           Analysis of Variance

-----------------------------------------------------------------------------

Source             Sum of Squares     Df  Mean Square    F-Ratio      P-Value

-----------------------------------------------------------------------------

Model                    0,318824      4    0,0797059      58,35       0,0000

Residual                0,0983571     72   0,00136607

-----------------------------------------------------------------------------

Total (Corr.)            0,417181     76

R-squared = 76,4234 percent

R-squared (adjusted for d.f.) = 75,1136 percent

Standard Error of Est. = 0,0369604

Mean absolute error = 0,028354

Durbin-Watson statistic = 1,60953 (P=0,0305)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,136192

Уравнение регрессии имеет вид

                .

Вы можете упростить модель. Для этого нажмите правую кнопку мыши. В появившемся меню выберите «Analysis Option»

7.  В окне «Multiple Regression Option» в поле «Fit» задайте «forward Selection». Нажмите «Ok».

8.  Распечатайте страницу «Multiple Regression Analysis».

Multiple Regression Analysis

-----------------------------------------------------------------------------

Dependent variable: coly

-----------------------------------------------------------------------------

                                       Standard          T

Parameter               Estimate         Error       Statistic        P-Value

-----------------------------------------------------------------------------

CONSTANT                0,135611       0,018404        7,36854         0,0000

colx                   0,0772856     0,00504729        15,3123         0,0000

-----------------------------------------------------------------------------

                           Analysis of Variance

-----------------------------------------------------------------------------