Линейной модели парной регрессии

№п/п Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru xy Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru
42,8264 -43,633 1903,8678
56,6433 -43,633 1903,8678
56,6433 -42,633 1817,6011
70,4601 -32,633 1064,9344
70,4601 -29,633 878,13444
70,4601 -37,633 1416,2678
70,4601 -34,633 1199,4678
70,4601 -35,633 1269,7344
84,277 -27,633 763,60111
84,277 -22,633 512,26778
84,277 -17,633 310,93444
84,277 12,3667 152,93444
84,277 -24,633 606,80111
84,277 -7,6333 58,267778
84,277 -20,633 425,73444
84,277 -22,633 512,26778
84,277 -19,633 385,46778
84,277 -15,633 244,40111
98,0939 27,3667 748,93444
98,0939 -7,6333 58,267778
98,0939 -22,633 512,26778
98,0939 23,3667 546,00111
111,911 34,3667 1181,0678
125,728 40,3667 1629,4678
125,728 34,3667 1181,0678
125,728 51,3667 2638,5344
153,361 56,3667 3177,2011
167,178 67,3667 4538,2678
167,178 74,3667 5530,4011
208,629 87,3667 7632,9344
Всего 39511,   44800,967
Среднее 209,67 97,6333 11025,6 21423,7 - - -

Расчет коэффициентов уравнения регрессии на основе данных табл.2.2:

Линейной модели парной регрессии - student2.ru

Линейной модели парной регрессии - student2.ru = 97,63-1,382∙209,67= -192,1

Вывод. Линейная регрессионная модель связи изучаемых признаков имеет вид уравнения

Линейной модели парной регрессии - student2.ru

Коэффициент регрессии Линейной модели парной регрессии - student2.ru показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукциина 1 млн руб. значение результативного признака Прибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на Линейной модели парной регрессии - student2.ru млн руб.

3. Проверка уравнения регрессии на адекватность[2].

1. Оценка практической пригодности построенной модели связи

Линейной модели парной регрессии - student2.ru по величине коэффициента детерминации R2.

Расчет R2:

Линейной модели парной регрессии - student2.ru

Линейной модели парной регрессии - student2.ru

Вывод. Поскольку R2 > 0,5, построенная регрессионная модель связи признаков пригодна для практического применения.

2. Оценка статистической значимости (неслучайности) коэффициента R2по F-критерию Р.Фишера рассчитывается по формуле:

Линейной модели парной регрессии - student2.ru

где m – число коэффициентов уравнения регрессии (параметров уравнения регрессии), n- число наблюдений.

Расчет значения F при n=30, m=2:

Линейной модели парной регрессии - student2.ru = 209,3

Табличное (критическое) значение F-критерия Fтабл имеет общий вид Линейной модели парной регрессии - student2.ru , где Линейной модели парной регрессии - student2.ru - уровень значимости, m– число коэффициентов уравнения регрессии. При уровне значимости Линейной модели парной регрессии - student2.ru 0,05 и m=2

Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru

Так как Fрасч>Fтабл, то величина найденного коэффициента детерминации R2.признается неслучайной с вероятностью 0,95.

Вывод. Построенное уравнение регрессии Линейной модели парной регрессии - student2.ru

можно считать адекватным с надежностью 95%.

Расчет коэффициента эластичности

Линейной модели парной регрессии - student2.ru %

Вывод. Величина коэффициента эластичности Линейной модели парной регрессии - student2.ru % показывает, что при увеличении факторного признака Выручка от продажи продукции на 1% значение результативного признакаПрибыль от продажи продукции увеличивается в среднем на 2,97%.

Образец выполнения задания 3

Значения параметров, необходимых для решения задачи и рассчитанных в задании 1, представлены в табл. 3.1:

Таблица 3.1

Р t n N Линейной модели парной регрессии - student2.ru Линейной модели парной регрессии - student2.ru
0,954 2,0 617,6

Наши рекомендации