Регрессионный анализ в SPSS

Ниже приведены условия задач, и текстовый отчет о решении. Закачка полного решения(документы  doc и spv в архиве rar) начнется автоматически через 10 секунд. 

Задание – провести регрессионный анализ: Результаты регрессионного анализа (модель) - факторы отобраны с учетом корреляционного анализа, выводы по модели.

 

Исходные данные.

Зависимая переменная – стоимость жилья.

Факторные переменные:

- количество спален

- количество гостиных

- площадь

- сторона

- количество интересующихся людей.

 

 

 

Сначала проводим корреляционный анализ:

Стоимость жилья значимо коррелирует со всеми факторами, кроме количества интересующихся людей:

- количество спален 0,609 связь прямая и значимая

- количество гостиных 0,353 связь прямая и значимая

- площадь 0,659 связь прямая и значимая

- сторона 0,305 связь прямая и значимая

- количество интересующихся людей 0,062 связь прямая и не значимая

Исключаем фактор «количество интересующихся людей» из дальнейшего анализа.

Отметим, что все факторы также значимо коррелируют между собой, что говорит о возможной мультиколлинеарности в модели.

 

 

 

Строим модель регрессии со всеми факторами (кроме количества интересующихся людей)

Прежде всего исключаем незначимые факторы.

Для этого смотрим столбец Значимость и исключаем факторы имеющие значение больше 0,05.

 

Сначала исключаем Количество гостиных

 

 

 

Далее исключаем - С какой стороны

Теперь все факторы в модели значимы на уровне 0,05 (кроме свободного члена, но он нам не важен).

Получаем уравнение регрессии:

Цена = -25.487 + 34.505 Спален + 1.018 КВ.М.

- каждая спальня увеличивает цену на 34,505 дес. тыс. руб.

- каждый квадратный метр увеличивает цену на 1,018 дес. тыс. руб.

 

Коэффициент детерминации модели 0,473 показывает, что данные два фактора на 47,3% объясняют цену квартиры.

Значимость F = 0,000 меньше 0,05 – модель в целом является значимой.