Теперь у нас есть всё, что нужно для построения линейной регрессии. Возьмем для определения цены мощность, массу авто, объём бака, максимальную скорость и объём двигателя. Подсчитаем регрессию через анализ данных в Excel:
Для нас решающее значение имеет P-значение, чем оно меньше, тем больше вероятность, что мы выбрали верное предположение. Как видим наименьшее P имеют масса авто и мощность. То есть цена вероятнее всего зависит от мощности двигателя и цены. Перестроим регрессию с учётом этих данных.
Как видно значимость F-низкая, говорит о том, что модель вполне себе значима.
Так что цена зависит от мощности авто и от массы. Больше металла и больше кобыл - дороже авто.
Далее попробуем построить нашу регрессионную зависимость и сравнить с реальными данными.
