Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.
Сравнив его с расчетными значениями, получаем, что , из чего следует, что гипотезу о несущественности параметра b с вероятностью 90% (p = 1 - ?) следует отклонить Сравнив его с расчетными значениями, получаем, что , из чего следует, что гипотезу о несущественности параметра b с вероятностью 99% (p = 1 - ?) следует принять и признается статистическая незначимость параметра b. Индекс корреляции (для нелинейной регрессии): Найденное значение индекса корреляции говорит о наличии близкой зависимости среднемесячной производительности труда от возраста рабочих. Вывод: показатели рассчитанных коэффициентов позволяют предложить отобразить зависимость среднемесячной производительности труда от возраста рабочих выбором более точной модели путем введения дополнительных переменных, либо изменением уравнения регрессии. Теперь произведем расчет коэффициентов множественной регрессии: Аналогичные результаты можно получить с помощью автоматической процедуры нахождения параметров «Анализ данных» > «Регрессия» MS Excel уравнения множественной регрессии: Окончательно уравнение множественной регрессии, связывающее валовой доход за год (у) со средней стоимостью основных фондов (х1) и со средней стоимостью оборотных средств (х2) имеет вид: Анализ данного уравнения позволяет сделать выводы - с увеличением среднегодовой стоимости основных фондов на 1 млн. руб. размер валового дохода возрастет в среднем на 380 тыс. руб., при том же стоимости оборотных средств.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
