Множественная линейная регрессия. Оценка качества уравнения регрессии

Условие задачи:
Известны статистические данные по 36 строительным бригадам. Необходимо выяснить влияние различных факторов на величину накладных расходов в строительстве. Известно, что к накладным расходам относятся административно-хозяйственные, коммунальные расходы, дополнительная заработная плата и другие расходы. На качественном уровне выявлено, что фактический уровень накладных расходов оказался наиболее тесно связан со следующими факторами: объемом выполненных работ, численностью рабочих, занятых на строительно-монтажных работах, фондом заработной платы. Остальные факторы были признаны незначимыми.
На осносвании имеющихся данных необходимо при помощи использования функций Excel
1. Рассчитать параметры множественной линейной регрессии, проводя процедуру стандартного регрессионного исследования до получения удовлетворительной модели. Провести полный анализ полученного уравнения регрессионной связи.
К числу рассчитываемых и анализируемых параметров относятся:
а) коэффициенты регрессии (и их значимость);
б) коэффициент корреляции (и его значимость);
в) коэффициент детерминации;
г) стандартные ошибки коэффициентов регрессии; д
) доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
е) величины общей, объясненной и остаточной дисперсии.
2. На основании реальных и расчетных значений накладных расходов построить графики и сравнить их
Статистические данные по исследуемым показателям приведены в таблице:
№ Накладные расходы(руб.) Объем работ(куб.м.) Численность рабочих(чел.) Фонд заработной платы(руб.)
у х1 х2 х3
1 77125 212 6 25219
2 126070 355 12 53558
3 88018 241 7 34658
4 55649 141 4 24605
5 149651 425 12 52856
6 107618 315 7 44306
7 78835 211 7 33314
8 102647 265 8 34761
9 57509 158 5 19345
10 119107 308 8 37715
11 139234 390 12 49306
12 108847 280 10 39982
13 193064 556 15 74472
14 154509 466 13 49705
15 121805 338 10 43226
16 180985 531 11 54646
17 100334 265 9 36070
18 54468 134 4 18190
19 50084 149 3 16685
20 75107 197 6 23877
21 86773 245 6 36810
22 63180 189 5 25902
23 90783 221 8 36618
24 100299 292 9 32677
25 145267 412 12 44399
26 72364 215 6 28427
27 120372 356 8 38356
28 64374 189 5 20141
29 99386 310 7 47203
30 82294 250 5 34491
31 89417 239 7 40482
32 73828 205 6 30706
33 93517 250 7 33055
34 67743 200 5 24457
35 96234 303 9 44007
36 81498 244 7 3603