Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

1 4 . x Beta - р - коэффициент уравнения. Это стандартизиро­ ванные регрессионные коэффициенты, рассчитанные по стандар­ тизированным значениям переменных. По их величине можно сравнить и оценить значимость зависимых переменных, так как коэффициент показывает, на сколько единиц стандартного откло­ нения изменится зависимая переменная при изменении на одно стандартное отклонение независимой переменной при условии по­ стоянства остальных независимых переменных. Свободный член в таком уравнении равен 0. 15. В нашей задаче коэффициент детерминации s 0,92^ Это отличное значение, которое означает, что построенная регрес­ сия объясняет 92,5 % разброса значения переменной Y относитель­ но среднего. 16. Для проверки гипотезы о значимости регрессии использу­ ется F-критерий. Поэтому рассмотрим значение F-критерия и уро­ вень значимости р. В нашем случае для проверки гипотезы, утвер­ ждающей, что между зависимой переменной Y нет линейной зави­ симости, т.е. В\ = О, против альтернативы В\ не равен 0. В нашей задаче имеем большое значение F-критерия = 111,2242 и уровень значимости р = 0,0000, значит построенная регрессия сильно зна­ чима. Во второй половине информационной части окна показаны коэффициенты регрессии. В нашем случае это X beta = 0,962. Зна­ чимые beta в информационном окне подсвечиваются красным цве­ том. Xbeta и есть стандартизированный коэффициент 51, т.е. кэф- фициент при независимой переменной X. Шаг 5. Нажмите кнопку Summary: Regression results (Итого­ вая таблица регрессии) в окне на рис. 3.10. На экране появится таблица Regression Summary for Dependent Variable; Y - результат регрессии для зависимой переменной Y (рис. 3.10). В столбце Beta показаны стандартизованные коэффициенты регрессии, а в столбце В - нестандартизованные коэффициенты. 84