2365 читали · 1 год назад
Часть 1. Множественная регрессия в Excel.
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...
Раскрываем суть регрессии через смысл коэффициентов
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...