сделать регрессионный анализ в программе R на основе данных в приложении.
3) Диаграммы рассеяния различных пар переменных, их логарифмов, корреляционная матрица. На основе этого формулировка трех-пяти альтернативных моделей, которые могут отличаться включением/не включением некоторых регрессоров, взятием/не взятием логарифмов (как регрессоров так и зависимой переменной) и должны быть основаны на диаграммах рассеяния и корреляционной матрице
4) Оценивание всех сформулированных в пункте 3 моделей. Результаты оценивание должны войти в отчет в удобочитаемой форме.
5) Сравнение моделей различными способами - на основе модифицированного коэффициента детерминации, информационных критериев (Акайке, Баеса), тестах на пропущенные переменные (Рамсея), т-тестах на равенство нулю отдельного коэффициента и F - тестах на равенство нулю группы коэффициентов, проверки на мультиколлинеарность, итд.
6) Если в изначальной постановке были какие-то гипотезы - проверка этих гипотез в рамках одной, двух наиболее предпочтительных моделей (выбранных по результатам пункта 5)
7) Дальнейшая диагностика - нормальность остатков, гетероскедастичность, автокорреляция остатков приветствуется, но необязательна