Выполните расчет параметров модели

Оценка параметров регрессии выполняется методом наименьших квадратов.

§ Измените исходную таблицу 1, исключив лишние факторы.

§ Для вычисления коэффициента а₀ добавляется столбец Х₀.В результате получите таблицу 3.

Таблица 3.

Объем реализации товара, млн. руб. Y	Х0	Расходы на рекламу, тыс.руб. Х1.	Индекс потребительских расходов, % Х2
		4,8	98,4
		3,8	101,2
		8,7	103,5
		8,2	104,1
		9,7
		14,8	107,4
		18,7	108,5
		19,8	108,3
		10,6	109,2
		8,6	110,1
		6,5	110,7
		12,6	110,3
		6,5	111,8
		5,8	112,3
		5,7	112,9

Для проведения регрессионного анализа используйте инструмент Сервис-> Анализ данных-> Регрессия:

§ Входной интервал Y – диапазон значений зависимой переменной Объем реализации товара,

§ Входной интервал Х – диапазоны значений влияющих переменных Расходы на рекламуиИндекс потребительских расходов.

§ Установите флажки Метки, параметры вывода – Новый рабочий лист, и Остатки

В отчете по регрессионному анализу отражены основные итоги расчетов:

– В таблице Регрессионная статистика представлены значения коэффициентов:

§ множественный R (множественный коэффициент корреляции, индекс корреляции) – показывает степень связи зависимой переменной с двумя включенными в модель объясняющими факторами.

§ детерминации (R-квадрат) – показывает, сколько процентов вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов;

§ Нормированный R-квадрат – скорректированный R²;

§ Стандартная ошибка – среднеквадратическое отклонение от модели;

§ Наблюдение – количество наблюдений n.

– Ниже таблицы Дисперсионный анализ представлены:

§ значения коэффициентов уравнения регрессии а₀, а₁, а₂ ;

§ стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии;

§ t-статистика.

Выполните анализ полученного отчета: определите коэффициенты уравнения и запишите уравнение регрессии зависимости объема реализации от затрат на рекламу и индекса потребительских расходов.

Выполните оценку качества модели

В полученном отчете регрессионного анализа в таблице Вывод остатка приведены вычисленные (предсказанные) по модели значения зависимой переменой Y (столбец Предсказанное) и значения остаточной компонентыe_i(столбец Остатки).

Определите процент вариации зависимой переменной в модели и степень тесноты связи зависимой переменной с включенными факторами (значения коэффициентов R и R² определите из таблицы Регрессионная статистика).

Выполните оценку значимости уравнения регрессии

Проверка проводится на основе вычисления F-критерия Фишера.

Уравнение регрессии считается адекватным, если F_расч> F_табл,

Расчетное значение F-критерия Фишера выводится в таблице Дисперсионный анализ.

Вычислите табличное значение F-критерия с помощью функции FРАСПОБР(вероятность;степени_свободы1;степени_свободы2):

§ вероятность равна 0,05;

§ степень_свободы1 – v₁=k=2

§ степень_свободы2 – v₂=n-k=16-2-1=13 .