Стандартная ошибка коэффициента регрессии - это мера точности оценки коэффициента в регрессионной модели. Она показывает, насколько вероятно, что истинное значение коэффициента в генеральной совокупности отличается от его оценки, полученной на основе выборочных данных. Другими словами, она отражает изменчивость оценки коэффициента при повторных выборках. Что такое коэффициент регрессии? В регрессионной модели мы пытаемся установить связь между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X). Коэффициенты регрессии (обычно обозначаемые как β) представляют собой оценки...

Рассмотрим, как получить коэффициенты парной линейной регрессии, чтобы понять логику этой модели. Пусть наша формула предсказания цели через неизвестный x имеет следующий вид: Коэффициенты находятся путем решения задачи минимизации ошибки: Для поиска минимума найдем производные по 𝛽𝑜 и 𝛽1: То есть, 𝛽1 отражает линейную связь между зависимой и независимой переменной. Если ее нет, то cov = 0 и 𝛽1==0, а регрессия будет предсказывать среднее цели, что тоже не лишено смысла. Из формулы 𝛽1 через...

Видео занятия Строим корреляционную матрицу. Для этого используем надстройку «Анализ данных» Выбираем в диалоговом окне «Анализа данных» - корреляция. Далее заполняем диалоговое окно: Получим корреляционную матрицу: Наблюдается тесная связь между переменной Y и Х1, Y и X2, так как попарные коэффициенты корреляции составляют 0,8602 и 0,7479 соответственно. Это выше 0,7 – связь достаточно тесная. Межу объясняющими переменными Х1 и Х2 коэффициент составляет 0,6311. Он ниже других, но имеет значение больше 0,6...