Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Пример 5 СЛАЙД 32
Имеются некоторые данные о среднегодовой стоимости ОПФ (СОПФ), уровне затрат на реализацию продукции (ЗРП) и стоимости реализованной продукции (РП) (табл.). Считая зависимость между этими показателями линейной, определить уравнение связи; вычислить множественный и частные коэффициенты корреляции, оценить значимость модели. Таблица - Расчетная таблица для определения параметров уравнения множественной регрессии
Составим систему нормальных уравнений МНК: СЛАЙД 33 Выразим из 1-го уравнения системы a 0 = 29, 4 – 6, 6· a 1 – 9· a 2. Подставив во 2-е уравнение это выражение, получим: . Далее подставляем в 3-е уравнение вместо a 0 и a 1 полученные выражения и решаем его относительно a 2 с точностью не менее 3-х знаков после запятой. Итак: a 0 = 12, 508; a 1 = 2, 672; a 2 = – 0, 082; уравнение множественной регрессии имеет вид = 12, 508 + 2, 672· х 1 – 0, 082· х 2. Определим линейные коэффициенты корреляции: СЛАЙД 34 = = 0, 884; = = 0, 777; = = 0, 893. Множественный коэффициент корреляции =0, 893. Проверим значимость r (α = 0, 01 и v = 7): СЛАЙД 35 = 5, 00; = 3, 27. =5, 00 > t табл=3, 50 – коэффициент корреляции x 1 значим; =3, 27 < t табл=3, 50 – коэффициент корреляции x 2 не значим. Произведенные расчеты подтверждают условие включения факторных признаков в регрессионную модель – между результативным и факторными признаками существует тесная связь ( = 0, 884; = 0, 777), однако между факторными признаками достаточно существенная связь ( = 0, 893). Включение в модель фактора x 2 незначительно увеличивает коэффициент корреляции ( = 0, 884; =0, 893), поэтому включение в модель фактора x 2 нецелесообразно. Вычислим стандартизованные коэффициенты уравнения множественной регрессии: ; . Отсюда вычислим частные коэффициенты детерминации: СЛАЙД 36 ; ; т.е. вариация результативного признака объясняется главным образом вариацией фактора x 1. Вычислим частные коэффициенты эластичности: ; . Проверим адекватность модели на основе критерия Фишера: . Табличное значение F- критерия для уровня значимости α =0, 05 и числе степеней свободы v 1 = 2, v 2 = 10 – 2 – 1 F табл=4, 74. Превышение значения F расч над значением F табл позволяет считать коэффициент множественной детерминации значимым, модель, соответственно, – адекватной, а выбор формы связи – правильным.
|