Рабочая тетрадь по теории статистики для лекционных занятий. Хохлова О.А. - 68 стр.

      Для исследования тесноты корреляционной
связи между признаками при построении моделей
множественной регрессии применяются частные
(парные) коэффициенты корреляции, которые
характеризуют тесноту корреляционной связи
между факторными и результативным признаками,
при элиминировании влияния учтенных факторов.

      Частные коэффициенты         корреляции
вычисляются по формулам



Теоретическое корреляционное отношение и
совокупный индекс корреляции. Эти показатели
имеют такой же экономический смысл, что и при
парной регрессии, и определяются по формулам:




Вместо      теоретического     корреляционного
отношения может быть использован адекватный
ему показатель – совокупный индекс корреляции:


Проверка адекватности многофакторной
регрессионной модели.
Построенное уравнение множественной регрессии
необходимо содержательно интерпретировать и
оценивать его с точки зрения адекватности
реальной действительности. Прежде всего следует
установить, соответствуют ли полученные данные
тем гипотетическим представлениям, которые
сложились в результате анализа, и показывают ли
они причинно-следственные связи, которые
ожидались.
      Для оценки адекватности модели можно
вычислить отклонение теоретических данных от
эмпирических, остаточную дисперсию, а также
ошибку аппроксимации, которая определяется по
формуле:

Особое внимание необходимо обратить на
интерпретацию и оценку параметров уравнения.
Параметры      уравнения    регрессии   следует
проверить на их значимость.     Для      оценки
значимости параметров при малых выборках
уравнения        множественной        регрессии
используются t-критерий Стьюдента при (n – m
- 1) степенях свободы:

                                                  68