Вопросы и задания для самоконтроля

• 1. Каковы основные предпосылки применения МНК для построения модели множественной линейной регрессии?
• 2. Как найти коэффициенты уравнения множественной линейной регрессии, используя систему нормальных уравнений?
• 3. Объясните матричный способ нахождения коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии.
• 4. Поясните требования к объясняющим факторам для включения их в модель множественной линейной регрессии.
• 5. Какие коэффициенты используются для оценки силы воздействия объясняющих факторов на результирующий фактор?
• 6. Как вычисляются дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии?
• 7. Как оцениваются качество и значимость модели в целом?
• 8. В чем сущность скорректированного коэффициента детерминации? Когда он применяется?

Задачи для самостоятельного решения

4.1. Требуется найти уравнение множественной линейной регрессии для выборки, представленной в табл. 4.15, и оценить полученный результат.

Таблица 4.15

Исходные данные для задачи 4.1.

4.2. Для уравнения множественной линейной регрессии требуется дать прогноз и вычислить доверительные интервалы для X: .r_lmax, x_2max и x_3max по данным, приведенным в табл. 4.16.

Исходные данные для задачи 4.2.

Таблица 4.16