Запишите уравнение многофакторной регрессии и определите для нее минимальный объем выборки

В модели использованы три фиктивные переменные
– наименование района, т.к. в построении модели участвуют два района – «а» и «б», которым присвоены количественные значение «1» и «2» соответственно.
– этаж, т.к. в построении модели участвуют этажи – «средние» и «крайние», которым присвоены количественные значение «1» и «2» соответственно.
– дом, т.к. в построении модели участвуют два типа – «кирпичный» и «панельный», которым присвоены количественные значение «1» и «2» соответственно.
3. Проверим факторы на мультиколлинеарность.
Мультиколлинеарная зависимость присутствует, если коэффициент парной корреляции:
rxixj≥0,7
Это условие выполняется для следующих пар факторов: х2 и х3, х2 и х4, х3 и х4, х4 и х5
Найдены мультиколлинеарные факторы.
Для устранения мультиколлинеарности используется метод исключения переменных.
Будем исключать факторы, имеющие наименьшее значение rxiу

Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Y
Х1 1

Х2 0,101 1

Х3 -0,166 0,827 1

Х4 -0,091 0,704 0,964 1

Х5 -0,320 0.649 0,633 0.837 1

Х6 -0,035 0,162 0,170 0,167 0,067 1

Х7 0,094 -0,143 -0,07 -0,108 -0,15 0,075 1

Х8 -0,224 -0,287 -0,175 -0,211 -0,08 -0,21 -0,032 1
Y -0,305 0,690 0,899 0,885 0,855 0,260 0,023 -0,184 1
Рассмотрим первую пару мультиколлинеарных факторов rx2x3=0.827. Для исключения переменных необходимо знать, как каждый из факторных признаков связан с результат…