Основы практического использования прикладного регрессионного анализа

СОДЕРЖАНИЕ
Содержание
Введение
1. Теоретическая часть
1.1 Теоретические основы прикладного регрессионного анализа
1.2 Проверка предпосылок и предположений регрессионного анализа
1.2.1 Проверка случайности
1.2.2 Проверка стационарности
1.3 Обнаружение выбросов в выборке
1.4 Мультиколлинеарность переменных
1.4.1 Рекомендации по устранению мультиколлинеарности
1.4.2 Доверительные интервалы для уравнения регрессии
1.4.3 Определение доверительного интервала для истинного значения уравнения регрессии
1.4.4 Свойства доверительных интервалов
1.5 Адекватность модели
2. Практическая часть
Вывод
Список литературы

ВВЕДЕНИЕ
Общее назначение множественной регрессии (этот термин был впервые использован в работе Пирсона - Pearson, 1908) состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Например, агент по продаже недвижимости мог бы вносить в каждый элемент реестра размер дома (в квадратных футах), число спален, средний доход населения в этом районе в соответствии с данными переписи и субъективную оценку привлекательности дома. Как только эта информация собрана для различных домов, было бы интересно посмотреть, связаны ли и каким образом эти характеристики дома с ценой, по которой он был продан. Например, могло бы оказаться, что число спальных комнат является лучшим предсказывающим фактором (предиктором) для цены продажи дома в некотором специфическом районе, чем "привлекательность" дома (субъективная оценка). Могли бы также обнаружиться и "выбросы", т.е. дома, которые могли бы быть проданы дороже, учитывая их расположение и характеристики.