Как построить график остатков регрессии. Уравнение регрессии как сделать в excel
Построение линейной регрессии, оценивание ее параметров и их значимости можно выполнить значительнее быстрей при использовании пакета анализа Excel (Регрессия). Рассмотрим интерпретацию полученных результатов в общем случае (k объясняющих переменных) по данным примера 3.6.
В таблице регрессионной статистики приводятся значения:
Множественный R – коэффициент множественной корреляции ;
R - квадрат – коэффициент детерминации R 2 ;
Нормированный R - квадрат – скорректированный R 2 с поправкой на число степеней свободы;
Стандартная ошибка – стандартная ошибка регрессии S ;
Наблюдения – число наблюдений n .
В таблице Дисперсионный анализ приведены:
1. Столбец df - число степеней свободы, равное
для строки Регрессия df = k ;
для строкиОстаток df = n – k – 1;
для строкиИтого df = n – 1.
2. Столбец SS – сумма квадратов отклонений, равная
для строки Регрессия ;
для строкиОстаток ;
для строкиИтого .
3. Столбец MS дисперсии, определяемые по формуле MS = SS /df :
для строки Регрессия – факторная дисперсия;
для строкиОстаток – остаточная дисперсия.
4. Столбец F – расчетное значение F -критерия, вычисляемое по формуле
F = MS (регрессия)/MS (остаток).
5. Столбец Значимость F –значение уровня значимости, соответствующее вычисленной F -статистике.
Значимость F = FРАСП(F- статистика, df (регрессия), df (остаток)).
Если значимость F < стандартного уровня значимости, то R 2 статистически значим.
| Коэффи-циенты | Стандартная ошибка | t-cта-тистика | P-значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |
| Y | 65,92 | 11,74 | 5,61 | 0,00080 | 38,16 | 93,68 |
| X | 0,107 | 0,014 | 7,32 | 0,00016 | 0,0728 | 0,142 |
В этой таблице указаны:
1. Коэффициенты – значения коэффициентов a , b .
2. Стандартная ошибка –стандартные ошибки коэффициентов регрессии S a , S b .
3. t- статистика – расчетные значения t -критерия, вычисляемые по формуле:
t-статистика = Коэффициенты / Стандартная ошибка.
4.Р -значение (значимость t ) – это значение уровня значимости, соответствующее вычисленной t- статистике.
Р -значение = СТЬЮДРАСП (t -статистика, df (остаток)).
Если Р -значение < стандартного уровня значимости, то соответствующий коэффициент статистически значим.
5. Нижние 95% и Верхние 95% – нижние и верхние границы 95 %-ных доверительных интервалов для коэффициентов теоретического уравнения линейной регрессии.
| ВЫВОД ОСТАТКА | ||
| Наблюдение | Предсказанное y | Остатки e |
| 72,70 | -29,70 | |
| 82,91 | -20,91 | |
| 94,53 | -4,53 | |
| 105,72 | 5,27 | |
| 117,56 | 12,44 | |
| 129,70 | 19,29 | |
| 144,22 | 20,77 | |
| 166,49 | 24,50 | |
| 268,13 | -27,13 |
В таблице ВЫВОД ОСТАТКА указаны:
в столбце Наблюдение – номер наблюдения;
в столбце Предсказанное y – расчетные значения зависимой переменной;
в столбце Остатки e – разница между наблюдаемыми и расчетными значениями зависимой переменной.
Пример 3.6. Имеются данные (усл. ед.) о расходах на питание y и душевого дохода x для девяти групп семей:
| x | |||||||||
| y |
Используя результаты работы пакета анализа Excel (Регрессия), проанализируем зависимость расходов на питание от величины душевого дохода.
Результаты регрессионного анализа принято записывать в виде:
где в скобках указаны стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
Коэффициенты регрессии а = 65,92 и b = 0,107. Направление связи между y и x определяет знак коэффициентарегрессии b = 0,107, т.е. связь является прямой и положительной. Коэффициент b = 0,107 показывает, что при увеличении душевого дохода на 1 усл. ед. расходы на питание увеличиваются на 0,107 усл. ед.
Оценим значимость коэффициентов полученной модели. Значимость коэффициентов (a, b ) проверяется по t -тесту:
Р-значение (a ) = 0,00080 < 0,01 < 0,05
Р-значение (b ) = 0,00016 < 0,01 < 0,05,
следовательно, коэффициенты (a, b ) значимы при 1 %-ном уровне, а тем более при 5 %-ном уровне значимости. Таким образом, коэффициенты регрессии значимы и модель адекватна исходным данным.
Результаты оценивания регрессии совместимы не только с полученными значениями коэффициентов регрессии, но и с некоторым их множеством (доверительным интервалом). С вероятностью 95 % доверительные интервалы для коэффициентов есть (38,16 – 93,68) для a и (0,0728 – 0,142) для b.
Качество модели оценивается коэффициентом детерминации R 2 .
Величина R 2 = 0,884 означает, что фактором душевого дохода можно объяснить 88,4 % вариации (разброса) расходов на питание.
Значимость R 2 проверяется по F- тесту: значимость F = 0,00016 < 0,01 < 0,05, следовательно, R 2 значим при 1 %-ном уровне, а тем более при 5 %-ном уровне значимости.
В случае парной линейной регрессии коэффициент корреляции можно определить как 
. Полученное значение коэффициента корреляции свидетельствует, что связь между расходами на питание и душевым доходом очень тесная.
Известна тем, что она полезна в разных областях деятельности, включая и такую дисциплину, как эконометрика, где в работе используется данная программная утилита. В основном все действия практических и лабораторных занятий выполняют в Excel, которая существенно облегчает работу, давая подробные объяснения тех или иных действий. Так, один из инструментов анализа «Регрессия» применяется с целью подбора графика для набора наблюдений за счет метода наименьших квадратов. Рассмотрим, что представляет собой данный инструмент программы и в чем заключается его польза для пользователей. Ниже также предоставлена краткая, но понятная инструкция построения регрессионной модели.
Основные задачи и виды регрессии
Регрессия представляет собой зависимость между заданными переменными, за счет чего можно определить прогноз будущего поведения данных переменных. Переменные — это различные периодические явления, включая и поведение человека. Такой анализ программы Excel применяется для того, чтобы проанализировать воздействие на конкретную зависимую переменную значений одной или некоторым количеством переменных. К примеру, на продажи в магазине влияет несколько факторов, включая ассортимент, цены и место локализации магазина. Благодаря регрессии в Excel можно определять степень влияния каждого из указанных факторов по результатам имеющихся продаж, а после применить полученные данные для прогнозирования продаж на другой месяц или для другого магазина, расположенного рядом.
Обычно регрессия представлена в виде простого уравнения, раскрывающего зависимости и силу связи между двумя группами переменных, где одна группа является зависимой или эндогенной, а другая — независимой или экзогенной. При наличии группы взаимосвязанных показателей зависимая переменная Y определяется исходя из логики рассуждений, а остальные выступают в роли независимых Х-переменных.
Основные задачи построения регрессионной модели заключаются в следующем:
- Отбор значимых независимых переменных (Х1, Х2, …, Xk).
- Выбор вида функции.
- Построение оценок для коэффициентов.
- Построение доверительных интервалов и функции регрессии.
- Проверка значимости вычисленных оценок и построенного уравнения регрессии.
Регрессионный анализ бывает нескольких видов:
- парный (1 зависимая и 1 независимая переменные);
- множественный (несколько независимых переменных).
Уравнения регрессии бывает двух видов:
- Линейные, иллюстрирующие строгую линейную связь между переменными.
- Нелинейные — уравнения, которые могут включать степени, дроби и тригонометрические функции.
Инструкция построения модели
Чтобы выполнить заданное построение в Excel, необходимо следовать указаниям:
Для дальнейшего вычисления следует использоваться функцию «Линейн ()», указывая Значения Y, Значения Х, Конст и статистику. После этого определите множество точек на линии регрессии с помощью функции «Тенденция» — Значения Y, Значения Х, Новые значения, Конст. При помощи заданных параметров вычислите неизвестное значение коэффициентов, опираясь на заданные условия поставленной задачи.
Статистическая обработка данных может также проводиться с помощью надстройки ПАКЕТ АНАЛИЗА (рис. 62).
Из предложенных пунктов выбирает пункт «РЕГРЕССИЯ » и щелкаем на нем левой кнопкой мыши. Далее нажимаем ОК.
Появится окно, показанное на рис. 63.
Инструмент анализа «РЕГРЕССИЯ » применяется для подбора графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена.
Инструмент «Регрессия» использует функцию ЛИНЕЙН .
Диалоговое окно «РЕГРЕССИЯ»
Метки Установите флажок, если первая строка или первый столбец входного диапазона содержит заголовки. Снимите этот флажок, если заголовки отсутствуют. В этом случае подходящие заголовки для данных выходной таблицы будут созданы автоматически.
Уровень надежности Установите флажок, чтобы включить в выходную таблицу итогов дополнительный уровень. В соответствующее поле введите уровень надежности, который следует применить, дополнительно к уровню 95%, применяемому по умолчанию.
Константа - ноль Установите флажок, чтобы линия регрессии прошла через начало координат.
Выходной интервал Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Отведите как минимум семь столбцов для выходной таблицы итогов, которая будет включать в себя: результаты дисперсионного анализа, коэффициенты, стандартную погрешность вычисления Y, среднеквадратичные отклонения, число наблюдений, стандартные погрешности для коэффициентов.
Новый рабочий лист Установите переключатель в это положение, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1. При необходимости введите имя для нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.
Новая рабочая книга Установите переключатель в это положение для создания новой книги, в которой результаты будут добавлены в новый лист.
Остатки Установите флажок для включения остатков в выходную таблицу.
Стандартизированные остатки Установите флажок для включения стандартизированных остатков в выходную таблицу.
График остатков Установите флажок для построения графика остатков для каждой независимой переменной.
График подбора Установите флажок для построения графика зависимости предсказанных значений от наблюдаемых.
График нормальной вероятности Установите флажок, для построения графика нормальной вероятности.
Функция ЛИНЕЙН
Для проведения расчетов выделяем курсором ячейку, в которой хотим отобразить среднее значение и нажимаем на клавиатуре клавишу =. Далее в поле Имя указываем нужную функцию, например СРЗНАЧ (рис. 22).
Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Можно также объединять функцию ЛИНЕЙН с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными в неизвестных параметрах (неизвестные параметры которых являются линейными), включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива.
Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:
y=m 1 x 1 +m 2 x 2 +…+b (в случае нескольких диапазонов значений x),
где зависимое значение y - функция независимого значения x, значения m - коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b - постоянная. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив{mn;mn-1;…;m 1 ;b}. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.
ЛИНЕЙН (известные_значения_y; известные_значения_x; конст; статистика)
Известные_значения_y - множество значений y, которые уже известны для соотношения y=mx+b.
Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.
Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.
Известные_значения_x - необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y=mx+b.
Массив известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то массивы_известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму - при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (т. е. интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).
Если массив_известные_значения_x опущен, то предполагается, что этот массив {1;2;3;...} имеет такой же размер, как и массив_известные_значения_y.
Конст - логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.
Если аргумент «конст» имеет значение ИСТИНА или опущен, то константа b вычисляется обычным образом.
Если аргумент «конст» имеет значение ЛОЖЬ, то значение b полагается равным 0 и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y=mx.
Статистика - логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.
Если аргумент «статистика» имеет значение ИСТИНА, функция ЛИНЕЙН возвращает дополнительную регрессионную статистику. Возвращаемый массив будет иметь следующий вид: {mn;mn-1;...;m1;b:sen;sen-1;...;se1;seb:r2;sey:F;df:ssreg;ssresid}.
Если аргумент «статистика» имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.
Дополнительная регрессионная статистика.(табл.17)
| Величина | Описание |
| se1,se2,...,sen | Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2,...,mn. |
| seb | Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если аргумент «конст» имеет значение ЛОЖЬ). |
| r2 | Коэффициент детерминированности. Сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т. е. различия между фактическим и оценочным значениями y не существует. В противоположном случае, если коэффициент детерминированности равен 0, использовать уравнение регрессии для предсказания значений y не имеет смысла. Для получения дополнительных сведений о способах вычисления r2, см. «Замечания» в конце данного раздела. |
| sey | Стандартная ошибка для оценки y. |
| F | F-статистика или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли случайной наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными. |
| df | Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели необходимо сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Для получения дополнительных сведений о вычислении величины df см. «Замечания» в конце данного раздела. Далее в примере 4 показано использование величин F и df. |
| ssreg | Регрессионная сумма квадратов. |
| ssresid | Остаточная сумма квадратов. Для получения дополнительных сведений о расчете величин ssreg и ssresid см. «Замечания» в конце данного раздела. |
На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика (рис. 64).
Замечания:
Любую прямую можно описать ее наклоном и пересечением с осью y:
Наклон (m): чтобы определить наклон прямой, обычно обозначаемый через m, нужно взять две точки прямой (x 1 ,y 1) и(x 2 ,y 2); наклон будет равен (y 2 -y 1)/(x 2 -x 1).
Y-пересечение (b): Y-пересечением прямой, обычно обозначаемым через b, является значение y для точки, в которой прямая пересекает ось y.
Уравнение прямой имеет вид y=mx+b. Если известны значения m и b, то можно вычислить любую точку на прямой, подставляя значения y или x в уравнение. Можно также воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.
Если имеется только одна независимая переменная x, можно получить наклон и y-пересечение непосредственно, воспользовавшись следующими формулами:
Наклон: ИНДЕКС (ЛИНЕЙН(известные_значения_y; известные_значения_x); 1)
Y-пересечение: ИНДЕКС (ЛИНЕЙН (известные_значения_y; известные_значения_x); 2)
Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель, используемая функцией ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует метод наименьших квадратов для определения наилучшей аппроксимации данных. Когда имеется только одна независимая переменная x, m и b вычисляются по следующим формулам:
где x и y – выборочные средние значения, например x = СРЗНАЧ (известные_значения_x), а y = СРЗНАЧ (известные_значения_y).
Функции аппроксимации ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ могут вычислить прямую или экспоненциальную кривую, наилучшим образом описывающую данные. Однако они не дают ответа на вопрос, какой из двух результатов больше подходит для решения поставленной задачи. Можно также вычислить функцию ТЕНДЕНЦИЯ (известные_значения_y; известные_значения_x) для прямой или функцию РОСТ(известные_значения_y; известные_значения_x) для экспоненциальной кривой. Эти функции, если не задавать аргумент новые_значения_x, возвращают массив вычисленных значений y для фактических значений x в соответствии с прямой или кривой. После этого можно сравнить вычисленные значения с фактическими значениями. Можно также построить диаграммы для визуального сравнения.
Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов (ssresid). Затем Microsoft Excel подсчитывает общую сумму квадратов (sstotal). Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов разностей действительных значений y и средних значений y. При конст = ЛОЖЬ общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов действительных значений y (без вычитания среднего значения y из частного значения y). После этого регрессионную сумму квадратов можно вычислить следующим образом: ssreg = sstotal - ssresid. Чем меньше остаточная сумма квадратов, тем больше значение коэффициента детерминированности r2, который показывает, насколько хорошо уравнение, полученное с помощью регрессионного анализа, объясняет взаимосвязи между переменными. Коэффициент r2 равен ssreg/sstotal.
В некоторых случаях один или более столбцов X (пусть значения Y и X находятся в столбцах) не имеет дополнительного предикативного значения в других столбцах X. Другими словами, удаление одного или более столбцов X может привести к значениям Y, вычисленным с одинаковой точностью. В этом случае избыточные столбцы X будут исключены из модели регрессии. Этот феномен называется «коллинеарностью», поскольку избыточные столбцы X могут быть представлены в виде суммы нескольких неизбыточных столбцов. Функция ЛИНЕЙН проверяет на коллинеарность и удаляет из модели регрессии все избыточные столбцы X, если обнаруживает их. Удаленные столбцы X можно определить в выходных данных ЛИНЕЙН по коэффициенту, равному 0, и по значению se, равному 0. Удаление одного или более столбцов как избыточных изменяет величину df, поскольку она зависит от количества столбцов X, в действительности используемых для предикативных целей. Подробнее о вычислении величины df см. ниже в примере 4. При изменении df вследствие удаления избыточных столбцов значения sey и F также изменяются. Часто использовать коллинеарность не рекомендуется. Однако ее следует применять, если некоторые столбцы X содержат 0 или 1 в качестве индикатора указывающего, входит ли предмет эксперимента в отдельную группу. Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, функция ЛИНЕЙН вставляет дополнительный столбец X для моделирования точки пересечения. Если имеется столбец со значениями 1 для указания мужчин и 0 - для женщин, а также имеется столбец со значениями 1 для указания женщин и 0 - для мужчин, то последний столбец удаляется, поскольку его значения можно получить из столбца с «индикатором мужского пола».
Вычисление df для случаев, когда столбцы X не удаляются из модели вследствие коллинеарности происходит следующим образом: если существует k столбцов известных_значений_x и значение конст = ИСТИНА или не указано, то df = n – k – 1. Если конст = ЛОЖЬ, то df = n - k. В обоих случаях удаление столбцов X вследствие коллинеарности увеличивает значение df на 1.
Формулы, которые возвращают массивы, должны быть введены как формулы массива.
При вводе массива констант в качестве, например, аргумента известные_значения_x следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть различными в зависимости от параметров, заданных в окне «Язык и стандарты» на панели управления.
Следует отметить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, возможно, не будут правильными, если они располагаются вне интервала значений y, которые использовались для определения уравнения.
Основной алгоритм, используемый в функции ЛИНЕЙН , отличается от основного алгоритма функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК . Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то:
Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден по меньшей мере один ответ.
Функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК возвращают ошибку #ДЕЛ/0!. Алгоритм функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК используется для поиска только одного ответа, а в данном случае их может быть несколько.
Помимо вычисления статистики для других типов регрессии функцию ЛИНЕЙН можно использовать при вычислении диапазонов для других типов регрессии, вводя функции переменных x и y как ряды переменных х и у для ЛИНЕЙН. Например, следующая формула:
ЛИНЕЙН(значения_y, значения_x^СТОЛБЕЦ($A:$C))
работает при наличии одного столбца значений Y и одного столбца значений Х для вычисления аппроксимации куба (многочлен 3-й степени) следующей формы:
y=m 1 x+m 2 x 2 +m 3 x 3 +b
Формула может быть изменена для расчетов других типов регрессии, но в отдельных случаях требуется корректировка выходных значений и других статистических данных.
Линия регрессии является графическим отражением взаимосвязи между явлениями. Очень наглядно можно построить линию регрессии в программе Excel.
Для этого необходимо:
1.Открыть программу Excel
2.Создать столбцы с данными. В нашем примере мы будем строить линию регрессии, или взаимосвязи, между агрессивностью и неуверенностью в себе у детей-первоклассников. В эксперименте участвовали 30 детей, данные представлены в таблице эксель:
1 столбик — № испытуемого
2 столбик — агрессивность в баллах
3 столбик — неуверенность в себе в баллах
3.Затем необходимо выделить оба столбика (без названия столбика), нажать вкладку вставка , выбрать точечная , а из предложенных макетов выбрать самый первый точечная с маркерами .
4.Итак у нас получилась заготовка для линии регрессии — так называемая — диаграмма рассеяния . Для перехода к линии регрессии нужно щёлкнуть на получившийся рисунок, нажать вкладку конструктор, найти на панели макеты диаграмм и выбрать Ма кет9 , на нем ещё написано f(x)
5.Итак, у нас получилась линия регрессии. На графике также указано её уравнение и квадрат коэффициента корреляции
6.Осталось добавить название графика, название осей. Также по желанию можно убрать легенду, уменьшить количество горизонтальных линий сетки (вкладка макет , затем сетка ). Основные изменения и настройки производятся во вкладке Макет
Линия регрессии построена в MS Excel. Теперь её можно добавить в текст работы.
По территориям региона приводятся данные за 200Х г.
| Номер региона | Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., х | Среднедневная заработная плата, руб., у |
|---|---|---|
| 1 | 78 | 133 |
| 2 | 82 | 148 |
| 3 | 87 | 134 |
| 4 | 79 | 154 |
| 5 | 89 | 162 |
| 6 | 106 | 195 |
| 7 | 67 | 139 |
| 8 | 88 | 158 |
| 9 | 73 | 152 |
| 10 | 87 | 162 |
| 11 | 76 | 159 |
| 12 | 115 | 173 |
Задание:
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры уравнения линейной регрессии
4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
7. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости .
Решение:
Решим данную задачу с помощью Excel.
1. Сопоставив имеющиеся данные х и у, например, ранжировав их в порядке возрастания фактора х, можно наблюдать наличие прямой зависимости между признаками, когда увеличение среднедушевого прожиточного минимума увеличивает среднедневную заработную плату. Исходя из этого, можно сделать предположение, что связь между признаками прямая и её можно описать уравнением прямой. Этот же вывод подтверждается и на основе графического анализа.
Чтобы построить поле корреляции можно воспользоваться ППП Excel. Введите исходные данные в последовательности: сначала х, затем у.
Выделите область ячеек, содержащую данные.
Затем выберете: Вставка / Точечная диаграмма / Точечная с маркерами как показано на рисунке 1.
Рисунок 1 Построение поля корреляции
Анализ поля корреляции показывает наличие близкой к прямолинейной зависимости, так как точки расположены практически по прямой линии.
2. Для расчёта параметров уравнения линейной регрессии
воспользуемся встроенной статистической функцией ЛИНЕЙН
.
Для этого:
1) Откройте существующий файл, содержащий анализируемые данные;
2) Выделите область пустых ячеек 5×2 (5 строк, 2 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики.
3) Активизируйте Мастер функций
: в главном меню выберете Формулы / Вставить функцию
.
4) В окне Категория
выберете Статистические
, в окне функция - ЛИНЕЙН
. Щёлкните по кнопке ОК
как показано на Рисунке 2;
Рисунок 2 Диалоговое окно «Мастер функций»
5) Заполните аргументы функции:
Известные значения у
Известные значения х
Константа - логическое значение, которое указывает на наличие или на отсутствие свободного члена в уравнении; если Константа = 1, то свободный член рассчитывается обычным образом, если Константа = 0, то свободный член равен 0;
Статистика - логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Если Статистика = 1, то дополнительная информация выводится, если Статистика = 0, то выводятся только оценки параметров уравнения.
Щёлкните по кнопке ОК ;
Рисунок 3 Диалоговое окно аргументов функции ЛИНЕЙН
6) В левой верхней ячейке выделенной области появится первый элемент итоговой таблицы. Чтобы раскрыть всю таблицу, нажмите на клавишу
Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:
| Значение коэффициента b | Значение коэффициента a |
| Стандартная ошибка b | Стандартная ошибка a |
| Стандартная ошибка y | |
| F-статистика | |
| Регрессионная сумма квадратов
|
Рисунок 4 Результат вычисления функции ЛИНЕЙН
Получили уровнение регрессии:
Делаем вывод: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,92 руб.
Означает, что 52% вариации заработной платы (у) объясняется вариацией фактора х - среднедушевого прожиточного минимума, а 48% - действием других факторов, не включённых в модель.
По вычисленному коэффициенту детерминации можно рассчитать коэффициент корреляции: 
.
Связь оценивается как тесная.
4. С помощью среднего (общего) коэффициента эластичности определим силу влияния фактора на результат.
Для уравнения прямой средний (общий) коэффициент эластичности определим по формуле:
Средние значения найдём, выделив область ячеек со значениями х, и выберем Формулы / Автосумма / Среднее , и то же самое произведём со значениями у.
Рисунок 5 Расчёт средних значений функции и аргумент
Таким образом, при изменении среднедушевого прожиточного минимума на 1% от своего среднего значения среднедневная заработная плата изменится в среднем на 0,51%.
С помощью инструмента анализа данных Регрессия
можно получить:
- результаты регрессионной статистики,
- результаты дисперсионного анализа,
- результаты доверительных интервалов,
- остатки и графики подбора линии регрессии,
- остатки и нормальную вероятность.
Порядок действий следующий:
1) проверьте доступ к Пакету анализа . В главном меню последовательно выберите: Файл/Параметры/Надстройки .
2) В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.
3) В окне Надстройки установите флажок Пакет анализа , а затем нажмите кнопку ОК .
Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки , нажмите кнопку Обзор , чтобы выполнить поиск.
Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да , чтобы установить его.
4) В главном меню последовательно выберите: Данные / Анализ данных / Инструменты анализа / Регрессия , а затем нажмите кнопку ОК .
5) Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода:
Входной интервал Y - диапазон, содержащий данные результативного признака;
Входной интервал X - диапазон, содержащий данные факторного признака;
Метки - флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;
Константа - ноль - флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;
Выходной интервал - достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;
6) Новый рабочий лист - можно задать произвольное имя нового листа.
Затем нажмите кнопку ОК .
Рисунок 6 Диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия
Результаты регрессионного анализа для данных задачи представлены на рисунке 7.
Рисунок 7 Результат применения инструмента регрессия
5. Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. Воспользуемся результатами регрессионного анализа представленного на Рисунке 8.
Рисунок 8 Результат применения инструмента регрессия «Вывод остатка»
Составим новую таблицу как показано на рисунке 9. В графе С рассчитаем относительную ошибку аппроксимации по формуле:
Рисунок 9 Расчёт средней ошибки аппроксимации
Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8 - 10%.
6. Из таблицы с регрессионной статистикой (Рисунок 4) выпишем фактическое значение F-критерия Фишера: 
Поскольку 
при 5%-ном уровне значимости, то можно сделать вывод о значимости уравнения регрессии (связь доказана).
8. Оценку статистической значимости параметров регрессии проведём с помощью t-статистики Стьюдента и путём расчёта доверительного интервала каждого из показателей.
Выдвигаем гипотезу Н 0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля:
.
для числа степеней свободы
На рисунке 7 имеются фактические значения t-статистики:
t-критерий для коэффициента корреляции можно рассчитать двумя способами:
I способ:
где 
- случайная ошибка коэффициента корреляции.
Данные для расчёта возьмём из таблицы на Рисунке 7.
II способ:
Фактические значения t-статистики превосходят табличные значения:
Поэтому гипотеза Н 0 отклоняется, то есть параметры регрессии и коэффициент корреляции не случайно отличаются от нуля, а статистически значимы.
Доверительный интервал для параметра a определяется как
Для параметра a 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:
Доверительный интервал для коэффициента регрессии определяется как
Для коэффициента регрессии b 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:
Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью 
параметры a и b, находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений, т.е. не являются статистически незначимыми и существенно отличны от нуля.
7. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит:
Тогда прогнозное значение прожиточного минимума составит:
Ошибку прогноза рассчитаем по формуле:
где 
Дисперсию посчитаем также с помощью ППП Excel. Для этого:
1) Активизируйте Мастер функций : в главном меню выберете Формулы / Вставить функцию .
3) Заполните диапазон, содержащий числовые данные факторного признака. Нажмите ОК .
Рисунок 10 Расчёт дисперсии
Получили значение дисперсии 
Для подсчёта остаточной дисперсии на одну степень свободы воспользуемся результатами дисперсионного анализа как показано на Рисунке 7.
Доверительные интервалы прогноза индивидуальных значений у при с вероятностью 0,95 определяются выражением:
Интервал достаточно широк, прежде всего, за счёт малого объёма наблюдений. В целом выполненный прогноз среднемесячной заработной платы оказался надёжным.
Условие задачи взято из: Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 192 с.: ил.
