Выводы

Проанализировав данные зависимости средней стоимости квартир, темпы прироста населения, числа комнат, общей площади, жилой площади, плащади кухни и наличия балконаможно сделать ряд выводов:
1. В результате проведенного корреляционного анализа наибольшее
влияние на стоимость квартира оказывает общая площадь недвижимости, у остальных факторов наблюдается более слабый корреляционный отклик.
2. В ходе регрессионного анализа было получено уравнение зависимости:

Y = -201.4631-240.0997X1 + 48.2594X2-13.9905X3 + 19.4792X4-36.4612X5
3. По значению коэффициента множественной корреляции регрессииравным0,63можно сказать, что междуфакторнымии результативными признаками существует умеренная линейная зависимость.
4. Значение F =5,09 существенно превышает табличное, что говорит остатистической значимости уравнения в целом.
5. Табличное значение t–критерия Стьюдента при уровне значимостиα =0,05 и числе степеней свободы 41tтаб =2,021. Коэффициенты t- статистики при регрессорах Х1 , Х2и Х4меньше t таб.,и согласно t–критерию не являются статистически значимыми.
6. Средняя ошибка аппроксимации составляет 0,0698 %. Это значит, что качество тренда, исходя из относительных отклонений по каждому наблюдения, признается хорошим, так в норме средняя ошибка аппроксимации колеблется в пределахдо 10%
7. В таблицезначений критерия Дарбина-Уотсона для уровня значимости 5% при m=4и n=44 критические значенияd1=1.14, d2=1,74, В нашем расчете значение d-критерия=1,32попадает в интервал от d2 до 2, значит автокорреляция отсутствует.
8. Проверка на гетероскедастичность моделей проводилась с использованием теста Бреуша-Пагана. Тестпоказал гетероскедастичность отсутствуети модельсчитаетсягомоскедастичной.


Купить