Datu analīze un apstrāde

Studiju darbam tika izvēlēta tēma par imatrikulētiem studentiem augstskolās, te tiks izmantoti dati par studentu skaitu dažādās programmās un dažādās augstskolās. Ir izvēlēti seši datu elementi (x1, x2,..., x6) – studentu sk. , kas mācās pamat studiju programmās:
koledžas(x1),
bakalauri (x2),
profesionālās (x3)
un kas mācās augstākā līmeņa studiju programmās:
profesionālās (x4),
akadēmiskā maģistra (x5),
doktora (x6).
Visi šie dati ir neatkarīgi viens no otra. Savukārt par atkarīgu faktoru tika pieņemts imatrikulētu studentu kopskaits (y).
Dati ir ņemti par laika posmu - 2003./2004.ak.g. Tiek ņemti dati par 14 valsts augstskolām, tātad es apskatīšu 14 datu rindiņas. Katra datu kopa satur 14 ierakstus, kuri ir apskatāmi 1.1 tabulā.

Par datiem tika izvēlēti imatrikulētu studentu skaits dažādās Latvijas valsts augstskolās. Prognozējamais faktori ir studentu skaits dažādās programmās : koledžas(x1), bakalauri (x2), profesionālās pamat studiju (x3), profesionālās augstākā līmeņa studijās (x4), akadēmiskā maģistra (x5), doktora (x6).
Pēc koloracijas rezultātiem tika noskaidrots, ka visvairāk imatrikulētu studentu skaits ir atkarīgs no studentu skaita triju studiju programmām : koledžas(x1), profesionālās pamat studiju (x3) un akadēmiskā maģistra (x5) programmas.
Pirmajā datu kopā vislabākais modelis bija y = -18,235+ 3,433x1+0,993x3+2,304x5, kura vidēja kvadrātiskā kļūda QDS bija 76214
Par pārbaidies kopu ņemot katru rindiņu labākais modelis bija vienmēr y = -18,235+ 3,433x1+0,993x3+2,304x5, izņemot gadījumu, kad pār pārbaudes kopu tika paņemta pēdēja 14. rindiņa, kur labākais modelis bija y = 235,093+ 3,468x1+2,934x5, kura vīdēja kvadrātiskā kļūda bija QDS = 318987…