Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
5.1. пошаговый регрессионный анализ
5.2. МНК
В модель многофакторной регрессии включаем только 2 признака - оснащение и объем памяти.
5.1.1.Пошаговый регрессионный анализ «вперед пошагово».
Результаты составной регрессии (step 2, final solution)
no other F to enter exceeds specified limit
подчиненный фактор цена,$
Умножение R 0,70497034
F = 24,20613 (коэффициент Фишера)
R?= 0,49698318
df = 2,49
Число случаев:52
adjusted R?= 0,47645188
p = 0,000000
Standard error of estimate: 0,723566251
Разрыв: 0,000000000 Std.Error: 0,1003406 t(49) =,00000 p = 1,0000
объем памяти, beta=0,538 оснащение beta=0,328
Итоговое уравнение Y (i)=a1*X (i) 4+a2*X (i) 5, выглядит как
Y (i) = 0,3282*X (i) 4+0,5376*X (i) 5
5.1.2.Пошаговый регрессионный анализ «назад пошагово».
Результаты составной регрессии(step 2, final solution)
no other F to remove is less than specified limit
подчиненныйцена,$
Умножение R 0,63083931
F = 33,05072 (коэффициент Фишера)
R?= 0,39795824
df = 1,50
Число случаев:52
adjusted R?= 0,38591740
p = 0,000001
Standard error of estimate: 0,783634225
Разрыв: 0,000000000 Std.Error: 0,1086705 t(50) = 0,00000 p = 1,0000
объем памяти, beta=0,631
Итоговое уравнение Y (i)=a1*X (i) 4+a2*X (i) 5, выглядит как
Y (i) = 0,631*X (i) 5
Дата публикования: 2014-12-08; Прочитано: 350 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!