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.
Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...
|
Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...
|
Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...
|
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при которых тело находится под действием заданной системы сил...
|
Йодометрия. Характеристика метода Метод йодометрии основан на ОВ-реакциях, связанных с превращением I2 в ионы I- и обратно...
Броматометрия и бромометрия Броматометрический метод основан на окислении восстановителей броматом калия в кислой среде...
Метод Фольгарда (роданометрия или тиоцианатометрия) Метод Фольгарда основан на применении в качестве осадителя титрованного раствора, содержащего роданид-ионы SCN...
|
Педагогическая структура процесса социализации Характеризуя социализацию как педагогический процессе, следует рассмотреть ее основные компоненты: цель, содержание, средства, функции субъекта и объекта...
Типовые ситуационные задачи. Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической
Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической нагрузке. Из медицинской книжки установлено, что он страдает врожденным пороком сердца....
Типовые ситуационные задачи. Задача 1.У больного А., 20 лет, с детства отмечается повышенное АД, уровень которого в настоящее время составляет 180-200/110-120 мм рт Задача 1.У больного А., 20 лет, с детства отмечается повышенное АД, уровень которого в настоящее время составляет 180-200/110-120 мм рт. ст. Влияние психоэмоциональных факторов отсутствует. Колебаний АД практически нет. Головной боли нет. Нормализовать...
|
|
