1) в натуральном масштабе, т.е. для уравнения система нормальных уравнений имеет вид:
Ее решение может быть найдено, например, методом определителей.
Вычисление параметров линейной множественной регрессии можно провести с помощью инструмента Сервис/Анализ данных/Регрессия.
2) в стандартизированном масштабе:
,
где – стандартизированные переменные
;
,
– стандартизированные коэффициенты регрессии. Решают систему нормальных уравнений вида
Решая ее методом определителей, найдем -коэффициенты.
Определение-коэффициентов:
1) Находим матрицу парных коэффициентов корреляции. Для двухфакторной линейной регрессии она имеет вид:
y | |||
y | |||
Удобнее всего найти эту матрицу Excel, используя инструмент анализа данных Корреляция. Для этого в главном меню нужно последовательно выбрать Сервис/Анализ данных/Корреляция.
2) для стандартизированного уравнения регрессии
имеем
; .
Коэффициенты «чистой» регрессии связаны с -коэффициентами следующим образом:
.
Методика построения уравнения регрессии при двухфакторном регрессионном анализе
приводит к следующим формулам для оценки параметров:
, , .
Методика построения уравнения регрессии в виде степенной функции
Преобразуем ее в линейный вид:
,
где переменные выражены в логарифмах. Далее процедура МНК такая же, что и описана выше: строится система нормальных уравнений и определяются параметры, которые затем следует потенцировать.