img271

rzystana przez statystyka „amatora", gdyż bardzo łatwo jest polegać zbyt dosłownie na wyborze automatycznym dokonanym przez komputer. W praktycznych zastosowaniach procedura pełnej regresji krokowej wzbogacona jest na ogół o pewne opcje, jak np. możliwość wskazania zmiennych niezależnych, które musza znaleźć się w modelu, niezależnie od wartości testu F.

Przykład 5.

Zastosowanie procedury pełnej regresji krokowej do danych z przykładu 1 daje wynik zgodny z oczekiwaniami (por. przykład 2 i 3), tzn. w pierwszym kroku do równania regresji wprowadzana jest zmienna *3, a następnie nie ma już podstaw do wprowadzania kolejnych zmiennych. Końcowa postać równania regresji jest zatem następująca:

x4 = -13,363 + 1,004*3.

12.7 Standaryzowane cząstkowe współczynniki regresji

Współczynniki bj równania regresji wielokrotnej (5) wiążą się ściśle z jednostkami pomiaru poszczególnych cech. Jeżeli chcemy porównać te współczynniki między sobą. w celu ustalenia ważności poszczególnych cech występujących w równaniu regresji, musimy dokonać standaryzacji zmiennych y i x, za pomocą przekształceń

0=1.....P)

gdzie s_y oznacza standardowe odchylenie zmiennej zależnej y. natomiast s_t to standardowe odchylenie zmiennej niezależnej Wtedy wariancje standaryzowanych zmiennych są równe jednościom. a równanie regresji można przedstawić w postaci

y* = V *r ⁺ b2 x₂' + ... + V V

lub

+ b₂'

(12.22)

Współczynniki bf nazywa się standaryzowanymi cząstkowymi współczynnikami regresji. Są one wyrażone w jednostkach stosunku s_y /r, a zatem są liczbami niemianowanymi, co pozwala na porównanie ich między sobą. Znając współczynniki bf łatwo można przejść

271