Введение и данные 0:01 Рассматривается построение модели множественной регрессии в программе "Статистика". Используются данные по продажам квартир, включая цену, общую площадь и количество комнат.
Построение модели 0:46 В программе "Статистика" выбирается вкладка "Множественная регрессия". Выбираются зависимая переменная "цена" и независимые переменные "количество комнат" и "общая площадь". Нажимается кнопка "ОК" для продолжения сессии.
Анализ результатов 1:38 Показывается суммарный результат и данные по уравнению регрессии. Коэффициент детерминации равен 0.784, что говорит о значительной зависимости между переменными. Все коэффициенты, кроме свободного члена, значимы.
Корреляционная матрица 3:09 Строится корреляционная матрица, показывающая зависимость цены от общей площади и количества комнат. Обнаружена мультиколлинеарность между общей площадью и количеством комнат.
Проверка автокорреляции 4:10 Проверяется наличие автокорреляции с помощью статистики Дарбина-Уотсона. Полученное значение меньше критического, что указывает на наличие автокорреляции.
Тест на гетероскедастичность 5:17 Проводится тест на гетероскедастичность с использованием теста Уайта. Преобразуются данные для создания переменных остатков, квадратов площади и комнат, а также попарных произведений. Строится новая регрессия с преобразованными переменными.
Проверка остатков на нормальность 11:12 Проверяется нормальность остатков модели с помощью критерия Колмогорова. Фактическое значение критерия превышает критическое, что указывает на ненормальность остатков.
Заключение 12:41 Уравнение значимо, но не может быть использовано для интерпретации из-за гетероскедастичности, автокорреляции и ненормальности остатков. Уравнение требует доработки для дальнейшего использования.
