Таблица 2
Оценку статистической значимости коэффициентов корреляции проведем с помощью t-критерия Стьюдента: рассчитаем t для каждого коэффициента корреляции (табл. 3) по формуле EMBED Equation.3 .
Таблица 3
Табличное значение t-критерия определим с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР (0.05,74). Табличное значение t-критерия при 5%-ном уровне значимости и степенях свободы (76-2=74) составляет 1,993. Все коэффициенты парной корреляции являются значимыми, так как для них выполняется неравенство |tрасч|>tтабл.
В качестве критерия мультиколлинеарности может быть принято соблюдение следующих неравенств:
ryxi>rxixk, ryxk>rxixk, rxixk<0.8.
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (табл. 2) показывает, что мультиколлинеарны факторы Х2 и Х3 (rx2x3=0.874, нарушается rxixk<0.8), Х2 и Х4 (ryx2<rx2x4, нарушается ryxi>rxixk), Х1 и Х3 (ryx3<rx1x3, нарушается ryxk>rxixk).
2.
Хотя имеет место мультиколлинеарность факторов модели, но использование метода исключения показало, что наиболее целесообразной для описания средней ожидаемой продолжительности жизни является модель с полным набором факторов.
Для расчета параметров линейного уравнения множественной регрессии применим инструмент Регрессия (Анализ данных в Excel):
выберем команду Сервис => Анализ данных => Регрессия;
в диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y введем диапазон ячеек, содержащих значения зависимой переменной. В поле Входной интервал Х введем диапазон ячеек, содержащих значения независимых переменных. Так как введены заголовки столбцов, то установим флажок Метки;
выберем в качестве параметра вывода Новый рабочий лист;
в поле Остатки поставим флажки Остатки и График остатков и нажмем ОК.