1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия» (Решение → 9147)

Заказ №39169

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»4) Определить значение коэффициента детерминации (включая скорректированный), 5) Проверить значимость коэффициентов и уравнения регрессии в целом. Построить уравнение регрессии с учетом только значимых факторов, учитывая явление мультиколлинеарности 6) Провести тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Голдфельда-Квандта. При наличии гетероскедастичности предложить методы для ее устранения. 7) Провести тестирование ошибок регрессии на автокорреляцию остатков, рассчитав критерий Дарбина-Уотсона. При наличии автокорреляции предложить методы ее устранения

Решение

1) Вычислим описательные статистики используя функцию в Excel «Сервис. Анализ данных. Описательная статистика» Проверим характер распределения признаков с помощью коэффициента вариации, который найдем по формуле: где σ - стандартное отклонение; 425 - среднее значение признака. Так как во всех случаях коэффициент вариации превышает 33%, то характер распределения представленных признаков следует считать неоднородным. 2) Проверим факторы на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис. Анализ данных. Корреляция» Анализ коэффициентов парных корреляций показал наличие сильной прямой зависимости доходов услуг сотовой связи в Казахстане от количества абонентов (r = 0,724) и от объема услуг (r = 0,8), с объемом услуг интернет – связь прямая средняя (r = 0,583). Анализ межфакторных коэффициентов парных корреляций показал наличие мультиколлинеарности: между объёмами услуг мобильной связи и интернета (r = 0,74). Из пары Х2-Х3 в модель включим фактор Х2, так как его корреляционная связь с Y сильнее. Оставшиеся межфакторные связи меньше 0,7, т.е. не превышают допустимой границы взаимосвязи.

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков. 2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция» 3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»