Яновский Т.А., Яновский А.Г. Многомерный регрессионный анализ и его приложения на основе пакета Statistica

Учебное пособие. — Волгоград: Волгоградский государственный технический университет, 2015. — 64 с. — ISBN: 978–5–9948–2003–2/Пособие содержит теоретические основы регрессионного моделирования и подробные рекомендации по его выполнению в пакете STATISTICA, дополненные вспомогательными материалами, примерами и задачами.
Учебное пособие предназначено для студентов старших курсов высших (технических) учебных заведений, изучающих дисциплины, связанные с математическим моделированием и прогнозированием.Организация информации в системе STATISTICA и ее разведочный анализ.
Активация встроенной системы формирования отчетов.
Ввод данных.
Вычисление основных описательных статистик.
Присвоение весов значениям переменной. Расчет взвешенного среднего.
Построение гистограммы.
Корреляционный анализ.
Построение диаграммы рассеивания и оценивание коэффициента корреляции.
Построение корреляционной матрицы и матрицы частных корреляций.
Множественный линейный регрессионный анализ.
Введение в анализ.
Оценивание пересечения и коэффициентов линейной регрессии, их стандартных ошибок. Стандартная ошибка оценивания.
Содержательная интерпретация величин коэффициентов регрессии и стандартной ошибки оценивания.
Оценка коэффициента множественной детерминации R2. Проверка адекватности модели множественной линейной регрессии с помощью F-статистики Фишера и значимости коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента.
Шаговый линейный регрессионный анализ.
Алгоритм действий и основные параметры.
Пример выполнения шагового регрессионного анализа.
Графическое сопровождение регрессионного анализа, анализ остатков.
Литература.
Приложения.