ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.03.2024
Просмотров: 6
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Целью исследования являлось изучение влияния набранных очков, передачи мяча, подборов на итоговый рейтинг баскетболистов. Занесем в Excel исходные данные (Таблица 1).
Таблица 1 – Исходные данные для анализа
| Рейтинг | Очки | Передачи | Подборы |
| 90 | 25 | 5 | 11 |
| 85 | 20 | 7 | 8 |
| 82 | 14 | 7 | 10 |
| 88 | 16 | 8 | 6 |
| 94 | 27 | 5 | 6 |
| 90 | 20 | 7 | 9 |
| 76 | 12 | 6 | 6 |
| 75 | 15 | 9 | 10 |
| 87 | 14 | 9 | 10 |
| 86 | 19 | 5 | 7 |
Для начала проведем анализ регрессии методом наименьших квадратов, где рейтинг баскетболиста будет служить зависимой переменной.
С помощью вкладки «Анализ данных»-«Регрессия» построим модель регрессии. (Рисунок 1)
Рисунок 1 - Построение модели регрессии на основе исходных данных
Отсюда мы видим, что на основании данных t-статистики и p-значений, у нас есть один значимый фактор – количество очков, однако стоит перепроверить данную теорию с помощью теоремы Гаусса-Маркова( У = а
0 + u).
Теперь мы можем рассчитать VIF для каждой их независимых переменных (очки, передачи, подборы). Для этого рассчитаем по формуле: VIF = 1/(1-R-квадрат) (рисунок 2)
Рисунок 2 – Расчет значений VIF для всех независимых переменных
Отсюда следует вывод, что значения VIF для всех независимых переменных в нашей регрессионной модели близко к 1, мультиколллениарность в нашем случае незначительная.
Далее с помощью «Анализ данных» - «Корреляция» построим матрицу для исключения тех переменных, которые высоко коррелированы. Получим следующие данные (рисунок 3)
Рисунок 3 – Результаты построения корреляционной матрицы
В нашем случае положительную корреляцию имеет показатель набранных очков. Проведем снова анализ VIF (рисунок 4)
Рисунок 4 – VIF – анализ после исключения переменной «очки»
Тогда зависимость рейтинга от передачи и подборов будет составлять: 1,1844 и 0,0844 соответственно. Отсюда делаем вывод, что меньше всего влияние на рейтинг оказывает количество подборов.
