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 wskazników R2 oraz błędów oszacowań parametrów Odp. Współczynnik determinacji R2 wynosi 0,89, co oznacza, że 89 % zmienności ceny samochodu może zostać objaśnione przez dwie zmienne : przebieg i wiek. Na podstawie R2 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) bądz 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.