Пример Оформления модели рынка

Таблица 3 – Результат функции регрессия

Регрессионная статистика
Множественный R		0,706815557
R-квадрат		0,499588232
Нормированный R-квадрат		0,442249383
Стандартная ошибка		5604,893398
Наблюдения		108
Наблюдение	Предсказанное Стоимость руб /кв.м		Остатки
1	38251,63053		1748,36947
2	30766,06633		10933,9337
3	40755,35107		-4755,35107
Наблюдение	Предсказанное Стоимость руб /кв.м		Остатки
4	39733,4133		-2733,4133
5	39516,85222		-3516,85222
6	36272,432		-1272,432
7	44731,24161		1068,75839
8	42149,12232		3050,87768
9	44966,1065		5033,8935
10	39400,68396		5599,31604
11	41886,02632		613,973676
12	40431,05312		-331,053122
13	40224,09641		775,903593
14	41224,06719		5075,93281
15	43221,93218		-2921,93218
16	40529,41842		-5529,41842
17	45522,45266		-4922,45266
18	37081,47335		11618,5267
19	46490,23056		209,769441
20	47010,43241		8589,56759
21	47414,82568		8085,17432
22	45890,05688		-1490,05688
23	35319,6269		-3319,6269
24	46196,08621		-1396,08621
25	46960,91979		339,080207
26	46640,32889		-1340,32889
27	42381,61469		2818,38531
28	46889,51076		-6889,51076
29	47103,23804		4296,76196
30	47454,67509		1845,32491
31	45592,7807		407,219301
32	45263,68531		1736,31469
33	46309,26038		-8309,26038
34	45449,88258		-4249,88258
35	35810,47975		4789,52025
36	39304,36036		7495,63964
37	36024,20702		4575,79298
38	36237,93429		4262,06571
39	46292,40312		-8292,40312
40	46119,23873		-2819,23873
41	46394,79189		-6394,79189
42	42366,5931		-4066,5931
43	46774,98212		2025,01788
44	42197,90358		-897,903576
Наблюдение	Предсказанное Стоимость руб /кв.м		Остатки
45	29733,15609		4466,84391
46	42387,64984		5312,35016
47	30486,9185		-13186,9185
48	45011,44688		7488,55312
49	43567,09516		-8067,09516
50	42669,93585		-5369,93585
51	42999,03124		8800,96876
52	35030,62457		5969,37543
53	35246,1549		2553,8451
54	45251,18024		48,8197613
55	40234,32335		1065,67665
56	34372,65462		2827,34538
57	31700,93913		-12500,9391
58	40950,94128		4249,05872
59	37537,50896		7762,49104
60	39621,88856		5878,11144
61	31097,8728		-15097,8728
62	45633,52791		6066,47209
63	34314,46746		3385,53254
64	45210,7969		-10210,7969
65	34464,49666		535,503336
66	36886,4939		4613,5061
67	26760,8223		-4260,8223
68	33919,28373		-1219,28373
69	27281,59936		-3481,59936
70	27939,14102		360,85898
71	49832,4505		167,549499
72	49077,70362		2322,29638
73	49460,12042		539,879583
74	41519,76115		-6519,76115
75	41144,04579		-6144,04579
76	41312,73531		-6312,73531
77	31326,90049		13673,0995
78	42511,55002		2488,44998
79	41725,37564		-6725,37564
80	39467,69818		-4867,69818
81	47676,59608		2123,40392
82	41669,86896		3630,13104
83	42052,28575		-4552,28575
84	40021,94581		-8521,94581
85	41861,6794		6888,3206
Наблюдение	Предсказанное Стоимость руб /кв.м		Остатки
86	43212,63947		6787,36053
87	42895,36471		-1145,36471
88	42781,79965		-781,799646
89	43002,22835		-1702,22835
90	41477,713		3522,287
91	41584,57664		3415,42336
92	44162,60103		-4162,60103
93	43149,02001		-3149,02001
94	39079,31097		-1079,31097
95	37548,02507		-2548,02507
96	38523,26977		-3523,26977
97	37360,99781		-3360,99781
98	38202,82944		2997,17056
99	46754,73242		-5054,73242
100	43341,09405		-3341,09405
101	31865,412		-2365,412
102	47815,26945		5184,73055
103	45485,59682		-1085,59682
104	46130,16391		-1130,16391
105	44837,71357		162,286426
106	30086,60171		-86,6017111
107	40477,49825		2522,50175
108	40801,40531		2198,59469

Позиции, выделенные цветом имеют большое отклонение от предсказанного значения, т.е. снижают качество модели и могут быть исключены из выборки, но удалять их и проверять «остатки» можно лишь несколько раз.

После вычисление регресии и вывода остатка, получаем зачение=0,4995, которое не соответствует норме=0,85-0,9. Объекты под номерами …удалены (нет) из модели, так как …. Далее вычисляем регрессию, используя таблицу 4, результаты представлены в таблице 5.

Таблица 4 - Скорректированная база данных
№	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	X11	Y
1	2	4	4	2	1	85	12	2	3	1	1	40000
2	1	4	4	2	1	91	14	3	2	2	1	37000
3	2	3	4	2	1	76	12	2	3	2	1	35000
4	2	4	4	2	1	38	11	1	3	1	2	45800
5	2	4	4	2	1	83	12	2	1	1	2	42500
6	2	4	4	2	1	88	16	2	1	2	1	40100
7	2	4	4	2	1	100	20	2	1	2	1	41000
8	2	4	4	2	1	67	11	2	3	2	2	40300
9	1	4	4	1	2	36	6	1	2	3	1	46700
10	2	4	4	1	2	38	7	1	3	2	1	44400
11	1	4	4	1	2	29	6	1	3	2	1	44800
12	1	4	4	1	2	29	6	1	1	2	1	47300
13	1	4	4	1	2	32	6	1	1	2	1	45300
14	1	3	4	1	2	31	6	1	3	2	1	45200
15	2	4	4	1	2	28	6	1	1	2	1	49300
16	2	4	4	1	2	52	8	2	3	2	1	46000
17	2	4	4	1	2	55	9	2	2	1	1	47000
18	1	4	4	1	2	42	6	2	2	2	1	43300
19	2	4	4	1	2	42	7	2	2	2	1	48800
20	1	3	4	1	2	45	6	2	2	2	1	41300
21	1	3	2	1	2	59	6	3	3	3	1	37800
22	1	4	4	1	2	74	11	3	3	3	1	45300
23	1	4	2	1	2	47	6	3	1	2	1	41300
24	1	3	2	1	2	61	6	3	3	2	1	37200
25	1	3	2	1	2	76	6	4	1	2	1	35000
26	1	1	4	1	2	75	7	4	2	2	1	32700
27	1	1	2	1	2	60	5	4	3	2	1	28300
28	2	4	4	2	2	30	8	1	1	3	1	50000
29	2	4	4	2	2	36	9	1	2	3	1	51400
30	2	4	4	2	2	36	9	1	1	3	1	50000
31	2	4	4	2	1	51	8	2	2	3	1	45000
32	2	4	4	2	2	64	8	3	2	3	1	49800
33	2	4	4	2	1	40	12	1	1	1	1	41750
34	2	4	4	2	1	40	13	1	2	1	1	42000
35	2	4	4	2	1	39	12	1	1	1	1	41300
36	2	3	4	2	1	36	10	1	3	2	1	38000
37	2	3	4	2	1	54	8	2	3	2	1	35000
38	2	4	3	2	1	33	7	1	3	1	1	41200
39	2	3	2	2	1	51	8	2	3	3	1	29500
40	2	4	4	2	2	71	11	2	2	1	1	44400
41	2	4	4	2	2	70	13	2	2	1	1	45000
42	2	4	4	2	2	76	12	2	3	1	1	45000
43	2	3	2	2	1	64	8	3	3	1	1	30000
44	2	4	4	2	1	93	20	3	3	1	1	43000
45	2	4	4	2	1	86	17	3	2	1	1	43000