Построение многофакторной регрессионной модели

При построении регрессионной модели необходимо:
- определить параметры модели;
- определить статистическую значимости оценок;
- построить доверительные интервалы оценок;
- проверить качество модели в целом

Введение
1. Постановка задачи.
1.1 Определение цели и условий.
1.2 Сбор данных, оформление таблицы данных по всем показателям.
2. Анализ данных и отбор факторов. Выбор формы модели.
3. Построение модели регрессии. Количественная оценка параметров регрессии.
- Оценка качества модели
- Проверка качества параметров регрессии
- Проверка качества модели в целом
- Исключение статистически незначимого фактора из модели. Проверка качества новой модели.
- Проверка качества модели в целом.
4. Анализ остатков:
- тест Голдфельда-Квандта
- тест Уайта
- тест Дарбина-Уотсона
- тест Чоу