В Excel для этого следует использовать режим “Сервис”-”Анализ данных”-”Регрессия”. Если в меню “Сервис” отсутствует “Анализ данных”, его можно подключить в режиме “Сервис”-”Дополнения”-”Пакет анализа”. Выбрав режим “Регрессия”, необходимо задать следующие параметры:
– “Входной интервал Y” - вводится или выделяется диапазон ячеек, содержащий значения откликов (значения показателя инвалидности за текущий год);
– “Входной интервал X” - вводится или выделяется диапазон ячеек, содержащий значения независимых переменных: показателя инвалидности за предыдущий год y(t-1) и все включаемые в уравнение факторы;
– “Метки” - помечается, если в заданные перед этим диапазоны ячеек попали ячейки с заголовками столбцов (целесообразно осуществлять для более легкой читаемости результатов);
– “Параметры вывода” - целесообразно задать “Новый рабочий лист” (в этом случае результаты регрессионного анализа будут представлены на отдельном рабочем листе);
– “Остатки” - помечаются “Остатки” и “Стандартизованные остатки”;
– остальные параметры необязательны.
Может представлять интерес задание “Уровня надежности” в процентах. В этом случае будут получены доверительные интервалы для параметров регрессии не только с надежностью 95% (по правилу умолчания), но и с заданной.
8. Анализ таблицы дисперсионного анализа (ANOVA) (1).
Полученную регрессию следует считать значимой, если сумма квадратов отклонений относительно среднего SS, обусловленная регрессией, будет много больше, чем SS относительно регрессии (остаток), или, что аналогично, Rквадрат близок к значению 1. Средний квадрат относительно регрессии (MS остатка) дает оценку дисперсии регрессии. Множественный коэффициент корреляции Rквадрат определяет значение корреляции между истинным значением оцениваемого показателя инвалидности (откликом) и предсказанным значением показателя инвалидности по регрессии.