Коэффициенты регрессии и их оценка
|
| Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| | Свободный член
| 3378, 41
| 1304, 48
| 2, 59
| 0, 04
| 186, 47
| 6570, 35
| | Количество комнат
| -494, 59
| 226, 77
| -2, 18
| 0, 07
| -1049, 47
| 60, 29
| | Район
| -35, 00
| 10, 31
| -3, 39
| 0, 01
| -60, 24
| -9, 77
| | Планировка
| 75, 74
| 277, 57
| 0, 27
| 0, 79
| -603, 46
| 754, 94
| | Материал стен
| -15, 81
| 287, 54
| -0, 05
| 0, 96
| -719, 38
| 687, 77
| | Этаж
| 80, 10
| 35, 31
| 2, 27
| 0, 06
| -6, 30
| 166, 51
| | Этажность
| 59, 84
| 150, 93
| 0, 40
| 0, 71
| -309, 48
| 429, 15
| | Sоб
| 127, 98
| 22, 35
| 5, 73
| 0, 00
| 73, 30
| 182, 65
| | Sжил
| -78, 10
| 31, 19
| -2, 50
| 0, 05
| -154, 41
| -1, 79
| | Sкух
| -437, 57
| 97, 68
| -4, 48
| 0, 00
| -676, 58
| -198, 56
| | Телефон
| 451, 26
| 331, 79
| 1, 36
| 0, 22
| -360, 61
| 1263, 13
| | Санузел
| -299, 91
| 127, 84
| -2, 35
| 0, 06
| -612, 71
| 12, 89
| | Балкон/лоджия
| -14, 93
| 86, 06
| -0, 17
| 0, 87
| -225, 51
| 195, 65
| | Плита
| -369, 65
| 105, 08
| -3, 52
| 0, 01
| -626, 76
| -112, 54
|
Матрица парных коэффициентов корреляции.
Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции для оценки взаимовлияния факторов, включенных в модель.
Для этого используем операцию Данные-> Анализ данных-> Корреляция и в исходном диапазоне указываем исходную таблицу включая значения и X и Y. В результате получается таблица13.
Таблица 13.
Матрица парных коэффициентов корреляции.
|
| Кол-во комнат
| Район
| План.
| Материал стен
| Этаж
| Этаж-ность
| Sоб
| Sжил
| Sкух
| Тел.
| Санузел
| Балкон/ лоджия
| Плита
| Цена
| | Количество комнат
| 1, 00
| | | | | | | | | | | | | | | Район
| 0, 75
| 1, 00
| | | | | | | | | | | | | | Планировка
| 0, 62
| 0, 38
| 1, 00
| | | | | | | | | | | | | Материал стен
| -0, 22
| -0, 17
| 0, 14
| 1, 00
| | | | | | | | | | | | Этаж
| 0, 24
| 0, 08
| 0, 44
| 0, 05
| 1, 00
| | | | | | | | | | | Этажность
| 0, 50
| 0, 34
| 0, 84
| -0, 16
| 0, 50
| 1, 00
| | | | | | | | | | Sоб
| 0, 62
| 0, 55
| 0, 71
| 0, 23
| 0, 21
| 0, 42
| 1, 00
| | | | | | | | | Sжил
| 0, 65
| 0, 56
| 0, 61
| 0, 30
| 0, 15
| 0, 24
| 0, 95
| 1, 00
| | | | | | | | Sкух
| 0, 04
| 0, 05
| 0, 54
| 0, 08
| 0, 42
| 0, 58
| 0, 54
| 0, 31
| 1, 00
| | | | | | | Телефон
| -0, 22
| -0, 17
| 0, 14
| 0, 22
| -0, 13
| -0, 16
| 0, 11
| 0, 06
| 0, 16
| 1, 00
| | | | | | Санузел
| -0, 29
| -0, 20
| -0, 20
| -0, 06
| -0, 24
| 0, 05
| -0, 40
| -0, 46
| -0, 24
| -0, 23
| 1, 00
| | | | | Балкон/ лоджия
| 0, 05
| 0, 12
| 0, 14
| 0, 04
| 0, 30
| 0, 27
| 0, 13
| 0, 04
| 0, 35
| -0, 11
| 0, 25
| 1, 00
| | | | Плита
| -0, 07
| 0, 15
| -0, 20
| -0, 12
| -0, 26
| -0, 21
| 0, 10
| 0, 10
| -0, 08
| 0, 07
| 0, 09
| -0, 05
| 1, 00
| | | Цена
| 0, 26
| 0, 03
| 0, 62
| 0, 42
| 0, 29
| 0, 25
| 0, 72
| 0, 67
| 0, 42
| 0, 42
| -0, 46
| -0, 04
| -0, 23
| 1, 00
|
Исходя из таблицы 13, можно сделать следующие выводы:
1) На цену квартиры наиболее сильное влияние оказывают такие факторы как Sоб(0, 71), Sжил(0, 95).
2) Следующие факторы сильно коррелируют между собой, что нужно учитывать при моделировании уравнения регрессии:
Количество комнат и район (0, 75)
Планировка и этажность (0, 84),
Планировка и общая площадь (0, 71),
Площадь общая и жилая (0, 95).
Взаимозависимость общей и жилой площади можно объяснить тем, что первое включает в себя второе.
Отбор существенных факторов в модель. Анализ результатов.
Учитывая полученные результаты, перестроим модель регрессии, включив только значимые коэффициенты (Таблица 14).
Таблица 14.
Таблица существенных факторов.
| Район
| Площадь общая
| Площадь жилая
| Площадь кухни
| Плита
| Цена
| | 13, 00
| 82, 00
| 51, 00
| 9, 00
| 1, 00
| 3500, 00
| | 10, 00
| 64, 00
| 40, 00
| 9, 00
| 1, 00
| 3400, 00
| | 11, 00
| 83, 00
| 50, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 4000, 00
| | 8, 00
| 61, 00
| 45, 00
| 6, 00
| 3, 00
| 2500, 00
| | 10, 00
| 120, 00
| 80, 00
| 12, 00
| 3, 00
| 5800, 00
| | 10, 00
| 63, 00
| 40, 00
| 8, 00
| 3, 00
| 2000, 00
| | 42, 00
| 98, 00
| 65, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 3000, 00
| | 13, 00
| 82, 00
| 50, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 3200, 00
| | 15, 00
| 64, 00
| 43, 00
| 7, 00
| 3, 00
| 2600, 00
| | 3, 00
| 42, 00
| 18, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 1650, 00
| | 15, 00
| 62, 00
| 48, 00
| 6, 00
| 2, 00
| 2300, 00
| | 8, 00
| 48, 00
| 26, 00
| 7, 00
| 2, 00
| 2500, 00
| | 8, 00
| 63, 00
| 48, 00
| 6, 00
| 3, 00
| 2100, 00
| | 9, 00
| 63, 00
| 40, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 1600, 00
| | 9, 00
| 68, 00
| 40, 00
| 12, 00
| 3, 00
| 1650, 00
| | 10, 00
| 64, 00
| 40, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 3000, 00
| | 13, 00
| 82, 00
| 50, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 2800, 00
| | 11, 00
| 81, 00
| 50, 00
| 12, 00
| 1, 00
| 3600, 00
| | 51, 00
| 99, 00
| 65, 00
| 9, 00
| 3, 00
| 2500, 00
| | 8, 00
| 62, 00
| 45, 00
| 7, 00
| 2, 00
| 2800, 00
|
В результате регрессионного анализа (Данные-> Анализ данных-> Регрессия) получаем:
Таблица 15.
Регрессионная статистика
| Множественный R
| 0, 911945
| | R-квадрат
| 0, 831643
| | Нормированный R-квадрат
| 0, 771516
| | Стандартная ошибка
| 464, 3778
| | Наблюдения
|
|
Таблица 16.
Дисперсионный анализ
|
| df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 14913445, 36
| 2982689, 072
| 13, 83137
| 5, 38E-05
| | Остаток
|
| 3019054, 64
| 215646, 76
| | | | Итого
|
|
|
|
|
|
Таблица 17.
Анализ коэффициентов регрессии
|
| Коэффициенты
| Стандартная ошибка
| t-статистика
| P-Значение
| Нижние 95%
| Верхние 95%
| | Свободный член
| 1212, 182
| 719, 320451
| 1, 685176572
| 0, 114105
| -330, 6069
| 2754, 971
| | Район
| -50, 1878
| 11, 99329336
| -4, 18465694
| 0, 000918
| -75, 91087
| -24, 4648
| | Площадь общая
| 105, 2748
| 31, 24134607
| 3, 36972834
| 0, 004581
| 38, 26882
| 172, 2809
| | Площадь жилая
| -53, 5961
| 36, 62382081
| -1, 463423062
| 0, 16544
| -132, 1464
| 24, 95414
| | Площадь кухни
| -215, 002
| 107, 012903
| -2, 009121556
| 0, 064211
| -444, 5217
| 14, 51792
| | Плита
| -379, 241
| 144, 529665
| -2, 623966044
| 0, 020021
| -689, 2262
| -69, 2556
|
Определяем значимые коэффициенты, сравнивая р-значения и вероятность 0, 05.
Такими коэффициентами являются Район, Площадь общая, Плита.
Результаты регрессионного анализа со значимыми коэффициентами:
Таблица 18.
Регрессионная статистика
| Множественный R
| 0, 88493
| | R-квадрат
| 0, 783101
| | Нормированный R-квадрат
| 0, 742433
| | Стандартная ошибка
| 493, 0476
| | Наблюдения
|
| Таблица 19.
Дисперсионный анализ
|
| df
| SS
| MS
| F
| Значимость F
| | Регрессия
|
| 14042964, 46
|
| 19, 25572082
| 1, 47E-05
| | Остаток
|
| 3889535, 539
|
| | | | Итого
|
|
|
|
|
| Таблица 20.
Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...
|
Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...
|
Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...
|
Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...
|
|
Механизм действия гормонов а) Цитозольный механизм действия гормонов. По цитозольному механизму действуют гормоны 1 группы...
Алгоритм выполнения манипуляции Приемы наружного акушерского исследования. Приемы Леопольда – Левицкого. Цель...
ИГРЫ НА ТАКТИЛЬНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ Методические рекомендации по проведению игр на тактильное взаимодействие...
|
|
Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...
Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества
Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...
Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x):
Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...
|
|
