Ход выполнения задания 1: Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможности применения мнк для их изучения

На верхней панели программы Statistica 6.0 выберите: Статистика / Основная статистика/таблицы / Descriptive statistics и нажмите OK:

Рисунок 1.5. Меню Основная статистика/таблицы

Для выбора переменных нажмите кнопку Variables (c зеленой стрелочкой вниз) и выделите мышкой все переменные, нажмите ОК, а затем кнопку Summary:

Рисунок 1.6. Выбор переменных для анализа

Результаты расчетов будут выглядеть следующим образом:

Рисунок 1.7. Результаты расчетов описательных характеристик переменных

Valid N – число наблюдений; Mean – среднее значение переменной; Minimum и Maximum – соответственно минимальное и максимальное значение переменной; Std.Dev. – среднеквадратическое (стандартное) отклонение.

Для оценки степени вариации для каждой переменной (т.е. y, x₁, x₂) рассчитывается коэффициент вариации по формуле:

.

В том случае, когда коэффициент вариации менее 33%, совокупность является однородной, если более 33% - совокупность неоднородна.

А сейчас самостоятельно рассчитайте коэффициенты вариации для каждой переменной и сделайте выводы . P.S. Калькулятор вы можете найти в панели Пуск / Все программы / Стандартные / Калькулятор.

Ход выполнения задания 2: Проанализировать коэффициенты парной корреляции

В меню Основная статистика/таблицы выбираем Correlation matrix и жмем ОК:

Рисунок 2.1. Выбор функции расчета корреляционной матрицы

Кликаем на левую верхнюю вкладку под названием One variable list и выделяем все переменные:

Рисунок 2.2. Выбор переменных для расчета корреляционной матрицы

Жмем ОК, затем кнопку Summary:

Рисунок 2.3. Матрица парных коэффициентов корреляции

А теперь вспомните о том, что такое коэффициент корреляции, что он показывает и сделайте выводы .

!!!Подсказка!!!

Для качественной оценки связи можно пользоваться следующей таблицей:

Величина коэффициента корреляции	0,1 - 0,3	0,3 – 0,5	0,5 – 0,7	0,7 – 0,9	0,9 – 0,99
Сила связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	очень высокая

Ну а направление связи – подумайте и определите сами.

Ход выполнения задания 3: Определить параметры уравнения множественной регрессии, пояснить экономический смысл

Снова в меню выбираем кнопку Статистика, далее Множественная регрессия:

Рисунок 3.1. Окно работы с множественной линейной регрессией

Далее задаем переменные – нажимаем на кнопку Variables:

Рисунок 3.2. Выбор переменных для построения модели множественной линейной регрессии

В левом окошке выбирается зависимая переменная (Dependent var), т.е. y; в правом – независимые переменные (Independent variable list), т.е. для нашего случая – это переменные x₁ и x₂. Далее кликаем ОК, и во вновь открывшемся окне тоже жмем ОК; появляется окошко с описательными характеристиками регрессионной модели:

Рисунок 3.3. Общие характеристики регрессионной модели

Для расчета параметров регрессионной модели по вкладкам не переходим, а жмем кнопку Summary: Regression results, получаем:

Рисунок 3.4. Регрессионная модель и ее описание

В третьем столбце таблицы (под названием «В») расположены параметры регрессионной модели: intercept – свободный член уравнения (или a); далее во второй и третьей строке расположены коэффициенты регрессии при x₁ и при x₂ (т.е. b₁ и b₂).

Памятуя о том, что в общем виде модель множественной линейной регрессии имеет вид:

,

на основе полученных данных имеем:

.