В excel

Задание:
1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции:
а) исходных переменных;
б) логарифмов исходных переменных;
2. Построить уравнение регрессии ,характеризующее зависисмость цены от всех факторов в линейной и логарифмической форме. Определите множественные коэффициенты детерминации и сделайте вывод о качестве посроенных моделей на основе анализа коэффициентов детерминации и F-критерия Фишера.
3. Установите какие факторы являются мультиколлинеарными и в какой модели мультиколлинеарность выражены сильнее.
4. На основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции уменьшите количество факторов в модели, оставив наиболее существенные. Обоснуйте свой выбор.
5. Постройте уравнение регресии в линейной и логарифмической форме, характеризующее зависимость цены не от всех, а только от отобранных факторов.
6. На основании коэффициентов регресии линейной модели сделайте вывод о том, как зависит цена кваритры от каждого из существенных факторов, вошедших в модель. Совпадают ли полученные результаты с вашими представлениями о том, какие факторы могут влиять на цену недвижимости.

VARIABLES
N № п/п
region Район метро
distc удал. от центра, км.
distm Удаленность от метро, мин
totsq Общий метраж, кв.м.
kitsq Кухня, кв.м.
livsq Комната, кв.м.
floor Этаж (0,1) 0-первый/последний, 1-нет.
cat Категория дома. 1-кирпичный
date Дата реклам.объяв.
price Цена, тыс. USD

Задание:
1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции:
а) исходных переменных;
б) логарифмов исходных переменных;
2. Построить уравнение регрессии ,характеризующее зависисмость цены от всех факторов в линейной и логарифмической форме. Определите множественные коэффициенты детерминации и сделайте вывод о качестве посроенных моделей на основе анализа коэффициентов детерминации и F-критерия Фишера.
3. Установите какие факторы являются мультиколлинеарными и в какой модели мультиколлинеарность выражены сильнее.
4. На основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции уменьшите количество факторов в модели, оставив наиболее существенные. Обоснуйте свой выбор.
5. Постройте уравнение регресии в линейной и логарифмической форме, характеризующее зависимость цены не от всех, а только от отобранных факторов.
6. На основании коэффициентов регресии линейной модели сделайте вывод о том, как зависит цена кваритры от каждого из существенных факторов, вошедших в модель. Совпадают ли полученные результаты с вашими представлениями о том, какие факторы могут влиять на цену недвижимости.


VARIABLES
N № п/п
region Район метро
distc удал. от центра, км.
distm Удаленность от метро, мин
totsq Общий метраж, кв.м.
kitsq Кухня, кв.м.
livsq Комната, кв.м.
floor Этаж (0,1) 0-первый/последний, 1-нет.
cat Категория дома. 1-кирпичный
date Дата реклам.объяв.
price Цена, тыс. USD

Задание:
1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции:
а) исходных переменных;
б) логарифмов исходных переменных;
2. Построить уравнение регрессии ,характеризующее зависисмость цены от всех факторов в линейной и логарифмической форме. Определите множественные коэффициенты детерминации и сделайте вывод о качестве посроенных моделей на основе анализа коэффициентов детерминации и F-критерия Фишера.
3. Установите какие факторы являются мультиколлинеарными и в какой модели мультиколлинеарность выражены сильнее.
4. На основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции уменьшите количество факторов в модели, оставив наиболее существенные. Обоснуйте свой выбор.
5. Постройте уравнение регресии в линейной и логарифмической форме, характеризующее зависимость цены не от всех, а только от отобранных факторов.
6. На основании коэффициентов регресии линейной модели сделайте вывод о том, как зависит цена кваритры от каждого из существенных факторов, вошедших в модель. Совпадают ли полученные результаты с вашими представлениями о том, какие факторы могут влиять на цену недвижимости.

VARIABLES
N № п/п
region Район метро
distc удал. от центра, км.
distm Удаленность от метро, мин
totsq Общий метраж, кв.м.
kitsq Кухня, кв.м.
livsq Комната, кв.м.
floor Этаж (0,1) 0-первый/последний, 1-нет.
cat Категория дома. 1-кирпичный
date Дата реклам.объяв.
price Цена, тыс. USD