Множественная линейная регрессия

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 основании 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.
Таблица 1
Исходные данные
№ Накладные расходы (руб.) Объем работ (куб.м.) Численность рабочих (чел.) Фонд заработной платы (руб.)
1 78585 224 6 26439
2 120504 343 12 54316
3 88483 242 7 29368
4 55408 137 4 17549
5 144335 456 10 55374
6 109743 289 9 43606
7 75264 225 6 26270
8 101265 260 7 41042
9 59207 153 6 19852
10 59207 153 6 19852
11 137329 385 13 54243
12 100502 298 8 41051
13 193427 552 12 64312
14 154353 428 14 61522
15 117701 343 9 55912
16 174196 535 15 59292
17 101478 266 7 44235
18 53454 136 4 17843
19 52169 142 4 19537
20 76076 196 7 27137
21 83559 247 6 31891
22 66627 190 6 23150
23 84983 222 8 30084
24 104568 311 9 44813
25 151834 396 13 51388
26 72131 211 7 27442
27 120189 352 9 45551
28 66624 189 4 21965
29 106412 292 8 33464
30 83610 237 7 34884
31 89881 232 7 38414
32 70614 209 7 33235
33 95692 269 7 33958
34 63042 192 5 29060
35 99045 316 8 43625
36 86790 243 7 3230