Математическая статистика в почвоведении. Мешалкина Ю.Л - 34 стр.

      Для продолжения анализа в нижнем левом углу нажмите на свернутую
панель Множественная регрессия (Multiple Regression). На вкладке Допол-
нительно (Advanced) нажмите кнопку Итоговая таблица регрессии (Sum-
mary: regression results). Появится таблица, где суммированы результаты
регрессионного анализа для каждой из независимых переменных. Скопируйте
шапку и таблицу в отчет. Оцените отличие обычного и скорректированного
коэффициентов детерминации.




       Аппроксимирующая модель подбирается в виде:
                         Y=const+B1*X1+B2*X2 + …+ Bk*Xk,
где В1, В2 … Bk служат оценками генеральных параметров β1, β2…βk . Величина
            B




Вj показывает, насколько в среднем изменяется урожай (признак Y) при уве-
личении соответствующего независимого признака Xj на единицу (шкалы его
измерения) при фиксированных значениях других признаков, входящих в
уравнение регрессии. Эти коэффициенты – величины размерные. В таблице
для каждого коэффициента B приведены их стандартные ошибки (Std. Err. of
B), а также значения критерия Стьюдента (в скобках указано число степеней
свободы) и уровень значимости (обозначен как p-уровень) для проверки гипо-
тезы о равенстве коэффициентов нулю. Проверьте по скопированной таблице,
какие из коэффициентов равны нулю, а какие отличны от нуля.
       Исходя из этих данных, можно рассчитать доверительные интервалы
для коэффициентов регрессии.
                         Bi ± S Bi * tαν R , i = 1,2,...k
     Термином БЕТА (Beta) в таблице названы стандартизованные коэффи-
циенты, связанные с обычными коэффициентами через соотношение:
                                              σi
                              Bi = Beta i *
                                              σy
                                      34