КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

Шаг 5. Задание дополнительных параметров анализа. В прокручиваемом списке методов выберите один из пошаговых регрессионных методов, например, Forward stepwise —

Пошаговый анализ с включением.

Замечание. Метод пошаговой регрессии состоит в том, что на каждом шаге в модель включается либо исключается какая-то независимая переменная. Таким образом, выделяется множество наиболее «значимых» переменных. Это позволяет сократить число переменных, которые описывают зависимость.

При использовании пошагового метода в регрессионное уравнение последовательно включаются независимые переменные, пока уравнение не станет удовлетворительно описывать исходные данные. Включение переменных определяется при помощи F- критерия.

Шаг 6. Вывод результатов и их анализ.

Шаг 6. Вывод результатов и их анализ.

В информационной части прежде всего необходимо обратить внимание на коэффициент детерминации. В нашем примере RI = 0,783... Это значит, что по строенная регрессия объясняет 78,3% разброса значений относительно среднего.

Далее необходимо посмотреть на значение F- критерия и уровень его значимости р. F-критерий используется для проверки значимости регрессии. В нашем примере Fрасч=30,83. Табличное значение Fтабл= 3,59 при заданных степенях свободы 2 и 17. Следовательно регрессия значимая.

Нажмем на кнопку Regression summary —

Краткие результаты регрессии.

Итак, искомая регрессия имеет следующий вид:

Результат = 20,0997 - 0,0246*Частота - 0,0070*Сила правой ноги.

Шаг 7. Остатки.

Ниже приведены графики остатков данной модели.