Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью-критерия Фишера и-критерия Стьюдента. Задача линейного регрессионного анализа состоит в том, чтобы по имеющимся статистическим данным (xi, yi), i=1,2,…, n, для переменных X и Y получить наилучшие оценки неизвестных параметров , т.е. построить так называемое эмпирическое уравнение регрессии На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат. С помощью частных-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора после и фактора после . Найдем средние квадратические отклонения признаков: Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции: Находим Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии: Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии находятся по формулам: Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии находятся по формулам: Т.е. уравнение будет выглядеть следующим образом: Так как стандартизованные коэффициенты регрессии можно сравнивать между собой, то можно сказать, что ввод в действие новых основных фондов оказывает большее влияние на выработку продукции, чем удельный вес рабочих высокой квалификации.
Список литературы
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. ? М.: ЮНИТИ, 1998. ? 1022 с.
2. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. пособие. - Минск: Новое знание, 3. 2001. - 408 с.
4. Грубер Й. Економетрія: Вступ до множинної регресії та економетрії: У 2 т. ? К.: Нічлава, 1998-1999.
5. Джонстон Дж. Эконометрические методы. ? М.: Статистика, 1980. ? 6. 444 с.
7. Єлейко В. Основи економетрії. ? Львів: «Марка Лтд», 1995. ? 191 с.
9. методы в экономике: Учебник / Под общ. ред. А.В. Сидоровича. - 10. 3-е изд., перераб. ? М.: Дело и Сервис, 2001. ? 368 с. - (Сер. «Учебники МГУ им. М.В. Ломоносова»).
