Практические основы проведения регрессионного анализа в системе STATISTICA
Работа в модуле MULTIPLE REGRESSION (Множественная регрессия)
Методы регрессионного анализа позволяют моделировать статистические зависимости между двумя или несколькими переменными и используются при прогнозных исследованиях. Сам термин «множественная регрессия» означает, что модель может содержать несколько независимых переменных, позволяющих предсказывать зависимую переменную (Боровиков 2003: 581).
Переменную, для которой определяется зависимость, называют зависимой переменной. Переменную (или переменные), от которой (которых) строится зависимость, называют независимой (независимыми). Независимые переменные, которые следует включать в регрессионную модель, определяет сам аналитик — возможно, на основе предварительного корреляционного анализа.
В системе STATISTICA регрессионный анализ реализован в модуле Multiple Regression (Множественная регрессия). В этом модуле используются такие методы регрессионного анализа, как множественная линейная регрессия, пошаговая и гребневая регрессии. В данном модуле можно вычислить все необходимые статистики и оцепить адекватность построенных моделей. Анализировать остатки и выбросы можно при помощи широкого набора графиков. Система прогноза позволяет аналитику выполнять анализ «что-если».
Для работы в модуле Multiple Regression (Множественная регрессия) нужно выбрать команду Статистика в главном меню программы и щёлкнуть левой кнопкой мыши по строке Множественная регрессия (рис. 3.1).
Рис. 3.1. Выбор модуля Multiple Regression (Множественная регрессия)
После запуска модуля на экране откроется окно, которое содержит основные операции, позволяющие определить различные параметры анализа (рис. 3.2).
Рис. 3.2. Входные параметры в модуле Multiple Regression (Множественная регрессия)
