SAS Enterprise Miner Klasyfikacja za regresji – laboratorium nr 4 - klucz

Zbudować model dla predykcji cen samochodów w oparciu o dane ze zbioru AUTODANE.
Zmienną zależną jest cena samochodu, predyktorami (zmiennymi niezależnymi) są wiek
samochodu oraz jego przebieg)

1.

Ocenić dopasowanie modelu na podstawie wskaźników R

2

oraz błędów oszacowań

parametrów

Odp. Współczynnik determinacji R

2

wynosi 0,89, co oznacza, że 89 % zmienności ceny

samochodu może zostać objaśnione przez dwie zmienne : przebieg i wiek. Na podstawie
R

2

model należy uznać za dobrze dopasowany do danych empirycznych.

Względne błędy estymatorów współczynników wynoszą: wyraz wolny - poniżej 50%,
przebieg – powyżej 50 %, wiek – poniżej 50%. Dużym błędem obarczony jest zatem
parametr przy zmiennej WIEK. Ocenę estymatorów parametrów można przeprowadzić
również w oparciu o statystykę t ( wartości bezwzględne powyżej 2 świadczą o
dopuszczalnym błędzie) bądź poziom istotności – wartości poniżej 0.05.

2.

Napisać równanie prostej regresji.

CENA= 46.92 - 0.0283 * PRZEBIEG – 3.0112* WIEK

Wykonać punkty 1-2 ustawiając jako metodę selekcji Backward.