14.Динаміка об’ємів продажі молока по господарствах

4. Запустити множинний регресійний аналіз шляхом вибору модулю «Множественная регрессия - Multiple Linear Regression» у вікні «Анализ»и натискання кнопки ОК (рис.44).

Рис.44. Відбір модуля «Множественная регрессия Multiple Linear Regression»

5.У вікні Multiple Linear Regression (Множинна лінійна регресія) клацніть кнопку Variables і введіть змінні для аналізу наступним чином:

у лівій колонці Dependent variables: (Залежні змінні:)

виділіть змінну VAR1;

у правій колонці Independent variables: (Незалежні змінні:) виділіть змінні VAR2…- VAR7 (рис. 45).

Рис.45 Відбір залежних та незалежних змінних

6.Відкриється вікно Multiple Regression Results з результатами регресійного аналізу (рис. 46).

Рис.46. Вікно результатів проведення множинного регресійного аналізу

7. Випишіть у робочий зошит розраховані показники дисперсійного аналізу у вигляді:

R = _________.

F = _________.

df = ________.

p = _________.

R² = ________.

Натисніть кнопку «Cаncel» и изменить процедуру на пошаговую «Advenced options Stepwise or ridge regression» (Пошаговая или гребневая регрессия).

Виберіть метод на вкладинці «Advenced» (рис. 57).

Рис.47. Вікно множинної регресії

Виберіть параметри пошагової процедури (рис. 48) і натисніть ОК.

Рис.48.Вікно відбору методу пошагового аналізу

Рис. 49. Вибір методу

Рис.50. Вікно параметрів процедури пошагової регресії

Отримати результати аналізу у вигляді таблиці (рис.51).

Натисніть кнопку «Summary: Regression results.» на вкладниці «Advаnced» (рис. 52 ).

Висновки викладені в вигляді таблиці.

Рис. 51. Результат стандартної регресії

Верніться в вікно аналізу натиснувши кнопку «Multiple Regression Resalt».

Провести аналіз залишків, натиснувши кнопку «Perform residual analysis» на вкладниці Residuals/assumptions/ prediction».

Результат викладений у вигляді таблиці.

Рис. 52.Аналіз залежності між залишками і прогнозом

Досліджувати залежність між залишками і прогнозом натиснувши на кнопку «Durbin- Watson statistic» на вкладке «Advenced». Результати будуть викладені в таблиці(рис.53).

Рис.53. Результати статистики Дарбіна Уотсона

Повернутись в вікно аналізу, натиснувши на кнопку «Residual/ assumption/pre….» (рис.54).

Натиснути кнопку «Predicted vs/ Observed».

Результати будут представлени в таблиці (рис.55).

Повернутися до вікна аналізу, натиснувши кнопку «Residual Analysis ….»

Рис. 54. Результат пошагової регресії

Натиснути на кнопку «Cаncel» для повернення в вікно «Model definition» (рис.55). ОК.

Натиснути кнопку «Predict dependent variable» на вкладниці «Residuals/assumptions/prediction».

Рис.55. Вікно «Model definition»

Ввести дані для прогнозу на наступний місяць (рис.56) і натиснути кнопку ОК.

Рис.56. Введення даних для прогнозу на наступний місяць

Рис.57. Вікно результатів прогнозу

Рис. 58. Параметри покрокової процедури

Рис.59. Вікно підсумків покрокової регресії

Рис.60. Вікно аналіз залишків

Рис. 61. Спостережні і прогнозовані значення

На цьому графіку показана лінія регресії та точки, що відповідають дослідним даним.

Закрийте всі відкриті вікна і вимкніть програму STATISTICA.

Питання для самоконтролю

1. Мета проведення регресійного аналізу?

2. В чому полягає перевірка значущість парної регресійної

моделі?

3. Як перевіряється значущість регресорів в множинному

аналізі?

4. Як оцінюються коефіцієнти регресії?

5. Як перевіряється значущість рівняння регресії?

6. Як перевіряється значущість коефіцієнтів регресії?

7. Як будуються інтервальні оцінки коефіцієнтів

рівняння регресії?