Часть 1. Первичная статистическая обработка.

1) В первую очередь выполняется анализ и исключение аномальных наблюдений.Используем визуальные графические методы.

Представление о значениях и распределении переменных можно получить с помощью графика, называемого Box& Whiskers - " ящик с усами". Для этого в меню двумерных графиков выбираем Box Plots, и в открывшемся окне выбираем тип графика Graph Type: Box-Whiskers. Нажимаем кнопку Multiple, чтобы все графики вывелись на одном рисунке.

График для каждой переменной представляет собой " ящик" вокруг средней точки распределения (среднего выборки или ее медианы), куда попадает основная масса точек выборки в соответствии с заданным критерием (заданный процент попадания точек, стандартная ошибка, стандартное отклонение,...). Вокруг " ящика" рисуются " усы", определяющие разброс минимума и максимума представительной части выборки. Отмечаются допол­нительно значения выделяющиеся (Outliers - не попавшие в “ящик”) и экстремальные (Extremal - выходящие за “усы”), если такие имеются. Последние исключаются сразу, первые нуждаются в дополнительном анализе их пригодности.

Исследовать выборки по всем переменным на наличие особых точек для графика вокруг среднего (Middle Point) с шириной ящика, равной стандартной ошибке (Std Err) и " усами", равными стандартному отклонению (Std Dev).

2) Проверить наличие отклонений с помощью графиков на вероятностной бумаге (функция Probability Plots) (см. лабо­раторную работу №2).

C помощью Кисти выделить " подозрительные" точки, маркировать, отметить номера случаев, и перерисовать графики, временно исключив выбранные точки. Проанализировать результаты.

Если будет принято решение об исключении конкретных наблюдений из дальнейшей работы, исключить их из исходной таблицы. Записать исправленные данные в новый файл и далее работать с ним.

3) Составитьтаблицу основных статистических характеристик для всех переменных из таблицы наблюдений сразу. В разделе Analysis главного меню выбираем функцию Quick Basic Stats, а затем в открывшемся подменю - Descriptive Statistics.

4) Следующий шаг -исследование парных зависимостей между переменными. С троим сразу гистограммы и диаграммы рассеяния для всех переменных. В команде Graf главного меню выбирается функция Stats Matrix Graphs - матричная графика, а затем в окне Graph Type график Squre Scatter Matrix для всех переменных. На одном рисунке строится матрица, каждый элемент которой представляет собой график: на диагонали - гистограммы, а вне ее - диаграммы рассеяния для соответствующих зависимостей между парами переменных.

По диаграммам рассеяния определить

- для зависимой переменной: с какими из независимых переменных имеется линейная зависимость, где зависимость отсутствует (линия регрессии параллельна оси ординат), для каких зависимость может быть нелинейной;

- для независимых переменных: какие из переменных связаны между собой линейной зависимостью для анализа наличия мультиколлинеарности.

5) Рассчитать корреляционную матрицу (Correlation Matrix) В разделе Analysis главного меню выбираем функцию Quick Basic Stats, а затем в открывшемся подменю - Correlation matrices. Выбрать один полный список переменных (V ariables for analyses).

Проанализировать корреляцию между зависимой переменной и всеми независимыми на предмет включения их в модель. Проанализировать корреляцию между независимыми переменными с целью выявления мультиколлинеарности.