Проверьте, пожалуйста, правильно ли я решаю задачу из типового расчета:

По данным, представленным в таблице, изучается зависимость цены квартиры Y (тыс. долл.) от переменных:
X1 – число комнат в квартире;
X2 – район города (1 – центральные), 0 – периферийные);
X3 – общая площадь квартиры (м2);
X4 – жилая площадь квартиры (м2);
X5 – площадь кухни (м2);
X6 – тип дома (1 – кирпичный, 0 – другой);
X7 – расстояние от метро, минут пешком.
Задание:
1) Применить процедуру MR.
2) Оценить качество постулируемой модели по F и R-критериям.
3) Проверить соблюдение условий РА-МНК для постулируемой модели.
4) Сделать общие выводы по анализу.

П О М О Г И Т Е ! ! !

< 3.1 > Нарушение этого предположения трактуется как явление мультиколлинеарности. Так как коэффициенты матрицы межфакторной корреляции не существенно отличны от нуля, то определитель матрицы близок к единице, следовательно, мультиколлинеарность значима.

Как у Вас коэффициенты не существенно отличны от нуля? Если это так то мультиколлинеарности нет...
Но мы же с Вами уже этот момент вроде решили.
У Вас есть 15 парных коэффициентов корреляции которые больше 0,5, что показывает на среднюю и сильную связь соответствующих факторов.
Если даже хотя бы 1 пара есть (скажем rХ1X5 =0.8) это уже признак мультиколлинеарности....

В задаче нельзя говорить, что если коэффициентов которые стремятся к нулю больше то значит нас все устраивает... Хотя если Вас так учили то тогда думаю стоит оставить.....

По поводу выбросов, если Вас еще не учили их исключать то не делайте это.

Конечный вывод в принципе подходит... но Вы же везде доказали что у Вас все модели значимы... другое дело что с исключением факторов Вы с каждым разом получали модель лучше, которая дает прогноз с меньшей ошибкой...

Я бы в выводах написала, что лучшая такая та, но и другие модели так же можно рассматривать для прогноза. То есть желательно имея определенные данные по квартире спрогнозировать цену по нескольким моделям и выбрать лучший вариант... как то так

И еще маленький вопрос: а как Вы находите каждый раз критическое значение Фишера?

Ваша модель:
Y = 2,44638 – 0,14X1 – 0,03X2 + 0,626X3 + 0,405X4 + 0,025X5 + 0,083X6 – 0,06X7

- При увеличении числа комнат в квартире на одну, стоимость квартиры увеличится на 140 долларов.
- В зависимости от района города, в котором находится квартира, ее стоимость увеличивается или уменьшается на 30 долларов.
- При увеличении общей площади квартиры на 1 м2, стоимость всей квартиры увеличится на 626 долларов.
- При увеличении жилой площади квартиры на 1 м2, стоимость всей квартиры увеличится на 405 долларов.
- При увеличении площади кухни на 1 м2, стоимость всей квартиры увеличится на 25 долларов.
- В зависимости от типа дома, в котором находится квартира, ее стоимость увеличивается или уменьшается на 83 доллара.
- В зависимости от расстояния до метро, стоимость квартиры увеличивается или уменьшается на 60 долларов.


Особенно порадовали пункт 1, 2 и 7
Как это увеличится или уменьшится?
У Вас при Х1 коэффициент с каким знаком стоит?
Если знак + то вы увеличиваете, если знак "-" то что происходит?
В выводах всегда надо рассматривать относительно увеличения на 1 измерения.

Другими словами если Х7 это у Вас км до метро, то с увеличением расстояния на 1 км, цена квартиры какая будет?

Спасибо Вам большое, я очень ждала! Я так нуждаюсь в Вашей помощи, мне совсем не к кому обратиться...

Я все поняла, все переделала. Нельзя мне как-нибудь Вам прслать этот файл, а то он никуда не помещается???
1) Критерий Фишера нахожу по таблице: k1 - это целая часть, а k2 - дробная. Например, df = 1,74, k1 = 1, k2 = 74. Неправильно???
2) Подскажите пожалуйста с выбросами. После их удаления что должно получиться? Я их удаляю, делаю опять MR и получается тоже самое... та же модель!
3) А что нужно указать в комментариях к графикам??? Или их не нужно писать???