Другие предметы \ Эконометрика

Множественная регрессия. Предварительная обработка данных. Удаление наблюдений по максимуму приращения коэффициента детерминации, страница 5

Описательные статистики для выборки после удаления аномальных наблюдений

Коэффициенты вариации:

ny

92.8%

nx1

6.0%

nx2

15.9%

nx3

16.9%

nx4

89.6%

nx5

95.7%

Коэффициенты парной корреляции

Значения коэффициентов парной корреляции указывают на тесную связь часового заработка y с продолжительностью обучения x2 и умеренную связь y с результатами тестирования x3 и полом работника  x5. В то же время имеет место умеренная связь между этими двумя факторами, а также между ними и продолжительностью обучения x2, поэтому следует рассмотреть  коэффициенты частной корреляции, которые дают более точную характеристику тесноты связи анализируемых признаков.

Полная матрица коэффициентов парной корреляции

Коэффициент множественной корреляции

Dr -определитель полной матрицы коэффициентов парной корреляции;

Dr11 -определитель матрицы межфакторных коэффициентов парной корреляции.

Линейные коэффициенты частной корреляции (вычислены пакетом STATISTICA и в ЭТ Excel)

Аij - алгебраическое дополнение (i, j)-го элемента корреляционной матрицы.

Коэффициенты частной корреляции подтверждают сделанный ранее вывод относительно тесной связи часового заработка y с продолжительностью обучения x2, но опровергают наличие существенной связи y с результатами тестирования x3. Наряду со значимым частным коэффициентом корреляции y с x2 (значение t-критерия более 9; P-значение практически равно нулю) значимым является также частный коэффициент корреляции  y с  x4 - длительностью работы у данного работодателя (значение t-критерия по модулю равно 2.4;  P-значение меньше 2%).

Таким образом, факторы x2 и x4 являются главными претендентами для включения в модель множественной регрессии. Не исключается целесообразность включения в модель множественной регрессии фактора x5 - пол работника, частный коэффициент корреляции которого с y является значимым на уровне 8%.

Наличие значимых частных коэффициентов между факторами (x2 и x3; x3 и x5) обусловливает необходимость учета мультиколлинеарности факторов при построении модели множественной регрессии.

Построение  модели множественной регрессии с помощью пакета «Анализ данных»

Уравнение множественной линейной регрессии в стандартизованной форме

Скачать файл