183693 (566999), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Коэффициенты множественной регрессии оцениваются, как и в парной регрессии, методом наименьших квадратов. Для упрощения работы эти коэффициенты можно получить в Excel с помощью отчета по регрессии. Получаем уравнение линейной модели: у = -0,476х1-0,588х2+2,245х3+7,554х4+ 104,163.
Это означает, что с увеличением лайкры в составе колготок на 1%, их цена поднимется на 2,245 у.е. А при увеличении полиамида в составе колготок на 1%, их цена упадет на 0,588 у.е.
2. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения проверить с помощью F-критерия; оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.
Подставляя значения факторов Х в уравнение регрессии, вычисляем урасч, а записываем ряд остатков, составляем таблицу 4.
Таблица 4.
| № | prise | polyamid | lykra | у расч. | остатки |
|
| Y | X2 | X3 |
|
|
| 1 | 49,36 | 86 | 14 | 75,4920707 | -26,1321 |
| 2 | 22,51 | 97 | 3 | 51,8771925 | -29,3672 |
| 3 | 22,62 | 97 | 3 | 51,8771925 | -29,2572 |
| 4 | 59,89 | 90 | 17 | 79,8758598 | -19,9859 |
| 5 | 71,94 | 79 | 21 | 90,5623507 | -18,6224 |
| 6 | 71,94 | 79 | 21 | 90,5623507 | -18,6224 |
| 7 | 89,9 | 85 | 15 | 81,1152196 | 8,78478 |
| 8 | 74,31 | 85 | 13 | 71,8598003 | 2,4502 |
| 9 | 77,69 | 88 | 10 | 63,359152 | 14,33085 |
| 10 | 60,26 | 86 | 14 | 73,5171042 | -13,2571 |
| 11 | 111,19 | 82 | 18 | 77,2971365 | 33,89286 |
| 12 | 73,56 | 83 | 14 | 75,2814724 | -1,72147 |
| 13 | 84,61 | 84 | 16 | 71,6300376 | 12,97996 |
| 14 | 49,9 | 82 | 18 | 84,8513019 | -34,9513 |
| 15 | 89,9 | 85 | 15 | 68,7964882 | 21,10351 |
| 16 | 96,87 | 85 | 15 | 64,0319222 | 32,83808 |
| 17 | 39,99 | 98 | 2 | 29,9853791 | 10,00462 |
| 18 | 49,99 | 76 | 24 | 84,769301 | -34,7793 |
| 19 | 49,99 | 83 | 17 | 67,7240545 | -17,7341 |
| 20 | 49,99 | 88 | 10 | 49,065454 | 0,924546 |
| 21 | 49,99 | 76 | 24 | 80,004735 | -30,0147 |
| 22 | 49,99 | 42 | 8 | 66,8636812 | -16,8737 |
| 23 | 129,9 | 50 | 42 | 130,949041 | -1,04904 |
| 24 | 84 | 82 | 18 | 77,2971365 | 6,702864 |
| 25 | 61 | 86 | 14 | 75,4920707 | -14,4921 |
| 26 | 164,9 | 16 | 30 | 155,377089 | 9,522911 |
| 27 | 49,9 | 82 | 18 | 84,8513019 | -34,9513 |
| 28 | 89,9 | 85 | 15 | 81,1152196 | 8,78478 |
| 29 | 129,9 | 50 | 42 | 130,949041 | -1,04904 |
| 30 | 89,9 | 86 | 14 | 73,5171042 | 16,3829 |
| 31 | 105,5 | 85 | 15 | 76,3506536 | 29,14935 |
| 32 | 79,9 | 88 | 12 | 79,7614203 | 0,13858 |
| 33 | 99,9 | 88 | 12 | 77,3791373 | 22,52086 |
| 34 | 99,9 | 73 | 25 | 110,626959 | -10,727 |
| 35 | 119,9 | 85 | 12 | 79,1435056 | 40,75649 |
| 36 | 109,9 | 83 | 14 | 84,8106044 | 25,0894 |
| 37 | 59,9 | 86 | 14 | 75,4920707 | -15,5921 |
| 38 | 79,9 | 82 | 18 | 77,2971365 | 2,602864 |
| 39 | 82,9 | 86 | 14 | 75,4920707 | 7,407929 |
| 40 | 111,8 | 82 | 18 | 77,2971365 | 34,50286 |
| 41 | 83,6 | 82 | 18 | 77,2971365 | 6,302864 |
| 42 | 60 | 86 | 14 | 75,4920707 | -15,4921 |
| 43 | 80 | 82 | 18 | 77,2971365 | 2,702864 |
| 44 | 90 | 76 | 24 | 89,533867 | 0,466133 |
| 45 | 120 | 74 | 26 | 85,6718339 | 34,32817 |
Расчет остатков связан с тем, что изменение уi будет неточно описываться изменением Х, поскольку присутствуют другие факторы, неучтенные в данной модели.
В Excel находим t-критерий для х2 и х3. 
=-1,763; 
=3,270. Сравним с табличным 
(0,05;42)=2,023.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
