Page 25 - 674

Рівняння множинної регресії y = m 1*x 1 + m 2*x 2 + m 3*x 3 +
m 4*x 4 + b тепер може бути отримано з першого рядка
результатів:
y = 28,07*x 1 + 12 556*x 2 + 2379*x 3+ 220,26*x 4 + 51109
Тепер агент може визначити оціночну вартість будівлі під
офіс в цьому ж районі, яке має площу 2500 квадратних метра,
три офіси, два входи, будівлі 25 років, використовуючи
наступне рівняння:
y = 28,07*2500 + 12556*3 + 2379*2 - 220,26*25 + 51109
= 158 195 грн.
2
Використання F і R статистик
2
Коефіцієнт детермінованості r рівний 0,995, що вказує
на сильну залежність між незалежними змінними і
продажною ціною. Можна використати F-статистику, щоб
2
визначити, чи є цей результат (з таким високим значенням r )
випадковим, чи ні.
Припустимо, що насправді нема взаємозв’язку між
змінними, а просто було вибрано рідкісні 11 зразків будівель,
для яких статистичний аналіз вивів сильну взаємозалежність.
Позначимо через  ймовірність помилкового висновку про те,
що є сильна взаємозалежність.
Якщо F-спостережуване більше, ніж F-критичне, то
взаємозв’язок між змінними є. F-критичне можна отримати з
таблиці F-критичних значень в довіднику з математичної
статистики. Для того, щоб знайти це значення,
використовуючи односторонній тест, візьмемо  = 0,05,
визначимо число ступенів свободи (які позначають звично
через v 1 і v 2):
v 1 = k = 4 і v 2 = n - (k + 1) = 11 - (4 + 1) = 6, де k - число
змінних,
n - число точок даних. З таблиці довідника F-критичне
дорівнює 4,53.
Спостережуване F-значення дорівнює 298,9901, що
значно більше, ніж F-критичне значення 4,53. Отже, отримане
регресійне рівняння придатне для передбачення оціночної
вартості будівель в даному районі.

Обчислення t-статистики
Визначимо, чи кожний коефіцієнт нахилу для оцінки
вартості будівлі під офіс суттєвий. Наприклад, для перевірки

27