Сделать выводы по полученным результатам
С помощью коэффициента эластичности определим силу влияния фактора на результативный показатель
Рассчитаем параметры линейного уравнения множественной регрессии
Оценим качество построенного уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации
Определим прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80 % от их максимальных значений
Сделать выводы по полученным результатам
Построим авторегрессионную модель временного ряда
Навигация
Рассчитаем параметры линейного уравнения множественной регрессии
Линейный множественный регрессивный анализ
47795
знаков
19
таблиц
14
изображений
1. Рассчитаем параметры линейного уравнения множественной регрессии
Для удобства в ходе решения будем достраивать исходную таблицу данных до вспомогательной (см. Приложение 6), округляя и занося в ее промежуточные результаты. Уравнение множественной линейной регрессии для нашего случая имеет общий вид:
Параметры данного уравнения найдем с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 7):
b0= 40,0007992
b1= 0,071828228
b2= 0,295651645
b3= -0,500054859
b4= -0,500054859
b5= 0,15192311
Получаем уравнение линейной множественной регрессии:
2. Определим сравнительную оценку влияния факторов на результативный показатель с помощью коэффициентов эластичности.
Т.к. факторы имеют различную природу и размерность, непосредственная оценка их влияния затруднена. Поэтому для каждого из них необходимо рассчитать свой коэффициент эластичности.
Для расчета коэффициентов найдем средние значения факторов и результативного показателя:
Подставим полученные значения в формулу:
Таким образом, смертность населения по причине болезни органов кровообращения на 100000 населения увеличивается примерно на 0,12 % при увеличении потребления мяса и мясопродуктов на душу населения на 1 %, на 0,21% при увеличении на 1% потребления сахара на душу населения и на 0,37% при увеличении потребления хлебных продуктов на душу населения на 1%.
А при увеличении оценки ВВП по паритету покупательной способности в 1994 г. на душу населения на 1% результативный показатель, наоборот, уменьшится на 0,59%. Увеличение же потребления фруктов и ягод на душу населения на 1% повлечет снижение смертности примерно на 1,02%.
3. Оценим статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия.
Расчетные значения критерия для пяти заданных параметров получили с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 7):
Поскольку 
, то коэффициенты b1, b2, b3, b4, b5 не являются значимыми для построенной модели.
Адекватность модели проверим с помощью F-критерия.
Величина множественного коэффициента детерминации R2=0,799, также рассчитана с помощью инструмента «Регрессия» надстройки «Анализ данных» приложения MS Excel (результаты вычисления – в Приложении 7). Построенную модель на основе этого параметра можно признать достаточно качественной. А изменение результативного показателя примерно на 80 % обусловлено влиянием факторов, включенных в модель.
Наблюдаемое значение F–критерия превышает табличное: 16,65 > 4,52, т.е. выполнено неравенство 
, а значит, в 95 % случаев уравнение регрессии статистически значимо и отражает существенную зависимость между факторами и результативным показателем.
Уравнение можно признать надежным и значимым, доказывающим наличие исследуемой зависимости.
Похожие работы
... , что найденный вариант является наилучшим. В современных условиях даже не значительные ошибки могут привести к огромным потерям. В связи с этим возникла необходимость привлечения к анализу и синтезу экономических систем оптимизационных экономико-математических методов и ЭВМ, что создает основу для принятия научно обоснованных решений. Такие методы объединяют в одну группу под общим названием « ...
... - Социальное развитие – 107,3 тыс. грн. - Материальное поощрение – 422,8 тыс. грн. - Другие цели – 51,4 тыс. грн. Вывод Анализ хозяйственной деятельности института позволяет сделать следующие выводы: Институт ЮжНИИгипрогаз является акционерным обществом открытого типа уставный фонд которого сформирован за счет выпуска акций суммарной номинальной стоимостью 1628,7 тыс. грн.; Институт ...
... до 30,4 ц. Значение стандартной ошибки апраксимаци значительно, поэтому прогноз будет носить условный характер. Заключение Статистико-экономический анализ удоя молока от одной коровы по 30 хозяйствам подтвердил сложную экономическую ситуацию, сложившуюся в России в молочном животноводстве. Низкая продуктивность животных, большие затраты на средства производства, топлива и энергию приводят к ...
... между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной. Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, ...
0 комментариев