Регрессионный анализ данных на ПК в примерах и задачах (система Statistica). Богатова В.П. - 5 стр.

                                R2 k           SS R ( n −k −1)
                   F=                      =        ⋅          ,       ( 24 )
                       (1 −R ) (n −k −1)
                            2
                                               SS E      k

распределенная, если гипотеза H 0 верна, по закону Фишера с k и n −k −1 сте-
пенями свободы. Гипотеза H 0 отклоняется, если

                                   F >Fα ( k , n −k −1) ,              ( 25 )

где Fα – квантиль уровня 1 −α .
      Отбор наиболее существенных объясняющих переменных осуществляется
по скорректированному коэффициенту детерминации (21). Принимается тот ва-
риант регрессии, для которого Radj
                               2
                                   максимален. Подробности разобраны в при-

мере 2.
               2.2. Множественная регрессия в системе STATISTICA

     2.2.1. Пример 4. [6] На рис. 22 изображена электронная таблица с данны-
ми об атомных электростанциях на реакторах с водяным охлаждением (РВО).
По этим данным требуется предсказать величину капитальных затрат, необхо-
димых для строительства последующих электростанций.

     Работаем в модуле Multiple Regression. Создадим файл ELECTRO.STA раз-
мером 10v×35c и введем данные. Имена переменных и их содержание приведены
на рис.27. Построим ряд статистических графиков для предварительной визуаль-
ной оценки имеющихся данных. Для этого можно, как в работе №7, воспользо-
ваться цепочкой команд:
-         Graphs   -   Stats 2D Graphs     - Scatterplots…

- либо нажать кнопку:           Quick Stats Graphs (Быстрые статистические
    графики)   и сделать выбор в спустившемся меню (см. рис. 22).