В диалоговом окне (см. рисунок 3.5) в правом нижнем углу необходимо нажать на кнопку Correlations and desc.stats → Correlations.

После этого появится диалоговое окно «Корреляции», представленное на рисунке 3.6.

if gte vml

Рисунок 3.6. Матрица парных коэффициентов корреляции

Анализируя матрицу парных коэффициентов, можно сделать вывод, что скорее всего в модель будут входить элементы: х2,х3,х4.

Это связано с сильной зависимостью между этими показателями и y (соответственно 0,96; -0,8; 0,95), то есть значение парного коэффициента корреляции между переменной и у должно быть максимально приближено к 1. Как видно (см. рисунок 3.7), фактор х3 будет входить в модель

со знаком минус, то есть, соответственно, уменьшать регрессионную модель убытков.

Иная картина складывается с парным коэффициентом корреляции между переменными. Как раз этот показатель должен быть как можно меньше. Если же коэффициент парной корреляции между признаками более 0,7, то это говорит о наличии мультиколлинеарности, которая искажает модель в целом, и от нее необходимо избавляться путем последовательного исключения факторов, между которыми она определена.

Для того, чтобы получить непосредственно коэффициенты уравнения регрессии, необходимо в диалоговом окне, представленном на рисунке 3.5, нажать кнопку Regression Summary, и, соответственно, появится диалоговое окно, представленное на рисунке 3.8.