Спосіб 2. Побудова графіка та застосування контекстного меню 7 страница

Регрессионная статистика     Дисперсионный анализ        
Множественный R 0,783     df SS MS F Значимость F
R-квадрат 0,613   Регрессия 10355,922 3451,97 7,406 0,0033
Нормированный R-квадрат 0,531   Остаток 6525,210 466,09    
Стандартная ошибка 21,589   Итого 16881,132      
Наблюдения              
                           

 

  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 99,0% Верхние 99,0%
Y-пересечение -72,581 46,936 -1,546 0,144 -173,249 28,087 -212,302 67,140
Переменная X1 1,703 1,833 0,929 0,369 -2,228 5,633 -3,753 7,158
Переменная X2 9,140 2,308 3,961 0,001 4,191 14,089 2,271 16,009
Переменная X3 1,641 1,974 0,832 0,420 -2,592 5,875 -4,235 7,517

ЗНАХОДЖЕННЯ ПРОГНОЗУ

Точковий прогноз   Інтервальний прогноз             t pn (p=0,99; n=18) = 2,88
х1 прогн   Х прогн   Х Т прогн   S = 21,589
х2 прогн   Х прогн (X T X) -1 0,70 2 -0,0169 -0,0385 0,0091       dy = 68,217
х3 прогн   Х прогн (X T X) -1 Х Т прогн 0,20 4             y прогн - dy = 3,151
у прогн 71,368                   y прогн + dy = 139,584

ВИСНОВКИ

1. Рівняння множинної лінійної регресії:

2. Значення вільного члена коефіцієнта регресії b 0 =-42,581 економічного змісту не має.

3. Значення коефіцієнта регресії b 1 =1,703 показує, що при збільшенні кількості підприємств роздрібної торгівлі на 1 і деякому фіксованому (середньому) значенні всіх наданих платних послуг та обсягу укладених угод на біржах очікується збільшення середнього значення роздрібного товарообігу на 1,703 тис. грн.

4. Значення коефіцієнта регресії b 2 =9,14 показує, що при збільшенні значення всіх наданих платних послуг на 1 тис. грн. і деякому фіксованому (середньому) значенні кількості підприємств роздрібної торгівлі та обсягу укладених угод на біржах очікується збільшення середнього значення роздрібного товарообігу на 9,14 тис. грн.

5. Значення коефіцієнта регресії b 3 =1,641 показує, що при збільшенні значення обсягу укладених угод на біржах на 1 тис. грн. і деякому фіксованому значенні кількості підприємств роздрібної торгівлі та всіх наданих платних послуг очікується збільшення середнього значення роздрібного товарообігу на 1,641 тис. грн.

6. R 2 =0,613 вказує, на 61,3% зміна або дисперсія середнього значення обсягу роздрібного товарообігу залежить від зміни кількості підприємств роздрібної торгівлі, всіх наданих платних послуг та обсягу укладених угод на біржах в сукупності і на 38,7% від інших факторів, не врахованих у цій моделі.

7. R =0,783 вказує на тісний кореляційний зв язок між роздрібним товарообігом та кількістю підприємств роздрібної торгівлі, всіма наданими платними послугами і обсягом укладених угод на біржах в сукупності.

8. Оскільки F розр > F табл , то із ймовірністю р=0,99 можна вважати, що розглянута математична модель адекватна емпіричним даним.

Додаток 9

Опис результатів вбудованого модуля REGRESSION

  SUMMARY OUTPUT (Вивід висновків)            
                     
  Regression Statistics                  
Multiple R 0,762 – множинний коефіцієнт кореляції              
R Square 0,581 – множинний коефіцієнт детермінації                
Adjusted R Square 0,492 – нормований множинний коефіцієнт детермінації                
Standard Error 24,235 – стандартна похибка рівняння регресії                
Observations – кількість спостережень                
                     
ANOVA (ANALYSIS OF VARIANCE)   ДИСПЕРСІЙНИЙ АНАЛІЗ              
  df SS MS F Significance F          
Regression 11416,012 3805,337 6,479 0,006          
Residual 8222,932 587,352              
Total 19638,944                
  Кількість ступенів вільності k 1 = m, k2 = n-m-1 (m – кількість параметрів)
Суми квадратів відхилень
Середні суми квадратів відхилень (дисперсії) Розрахункове значення F-критерію Рівень значущості адекватності моделі          
  Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 99,0% Upper 99,0%    
Intercept -67,851 43,221 -1,570 0,139 -160,552 24,849 -196,515 60,812    
X Variable 1 9,668 4,984 1,940 0,073 -1,022 20,357 -5,169 24,504    
X Variable 2 6,003 2,842 2,113 0,053 -0,092 12,097 -2,456 14,462    
X Variable 3 -2,603 3,340 -0,779 0,449 -9,765 4,560 -12,544 7,339    
  Коефіцієнти рівняння регресії b0 , b 1 , b 2 , b 3 Похибки коефіцієнтів регресії t-статистика (t-критерій Стьюдента) Перевірка коефіцієнтів на статистичну вірогідність з рівнем значущості P-value або ймовірністю 1-Р Нижня межа довірчого інтервалу для коефіцієнтів регресії b 0, b 1 , b 2 , b 3 з ймовірністю Р = 0,95 Верхня межа довірчого інтервалу для коефіцієнта регресії b 0 , b 1 , b 2 , b 3 з ймовірністю Р = 0,95 Нижня межа довірчого інтервалу коефіцієнта регресії b 0, b 1 , b 2 , b 3 з ймовірністю Р = 0,99 Верхня межа довірчого інтервалу коефіцієнта регресії b 0, b 1 , b 2 , b 3 з ймовірністю Р = 0,99    
                                                         

Додаток 10

Зразок Звіт з лабораторної роботи № 3 на тему " Мультиколінеарність в множинній лінійній регресії "

Y X 1 Х 2 Х 3 X 1 -X 1 сер X 2 -X 2 сер X 3 -X 3 сер (X 1 -X 1 сер ) 2 (X 2 -X 2 сер ) 2 (X 3 -X 3 сер ) 2   X 1 * X 2 * X 3 *
75,59 20,36 13,77 13,5 6,779 -0,448 -0,750 45,953 0,201 0,563   2,371 -0,183 -0,265
60,31 12,07 11,05 13,8 -1,511 -3,168 -0,450 2,283 10,035 0,202   -0,528 -1,291 -0,159
65,61 10,98 11,9 12,6 -2,601 -2,318 -1,650 6,766 5,372 2,723   -0,910 -0,945 -0,584
81,02 17,04 12,8 13,9 3,459 -1,418 -0,350 11,964 2,010 0,123   1,210 -0,578 -0,124
70,61 12,42 12,4 12,1 -1,161 -1,818 -2,150 1,348 3,304 4,623   -0,406 -0,741 -0,761
75,69 11,98 12,7 18,2 -1,601 -1,518 3,950 2,564 2,304 15,603   -0,560 -0,619 1,397
82,62 12,15 14,4 14,7 -1,431 0,182 0,450 2,048 0,033 0,202   -0,500 0,074 0,159
103,66 15,75 13,9 14,2 2,169 -0,318 -0,050 4,704 0,101 0,003 X* 0,758 -0,130 -0,018
96,68 12,3 14,5 13,9 -1,281 0,282 -0,350 1,641 0,080 0,123   -0,448 0,115 -0,124
102,68 10,5 14,7 12,6 -3,081 0,482 -1,650 9,493 0,233 2,723   -1,077 0,197 -0,584
110,36 10,51 14,8 11,9 -3,071 0,582 -2,350 9,432 0,339 5,523   -1,074 0,237 -0,831
99,34 18,42 7,9 10,6 4,839 -6,318 -3,650 23,415 39,914 13,323   1,692 -2,575 -1,291
116,38 10,54 15,9 13,3 -3,041 1,682 -0,950 9,248 2,830 0,902   -1,063 0,686 -0,336
130,42 16,37 16,2 14,4 2,789 1,982 0,150 7,778 3,929 0,023   0,975 0,808 0,053
145,59 12,97 16,8 12,7 -0,611 2,582 -1,550 0,373 6,668 2,403   -0,214 1,052 -0,548
135,55 12,78 17,5 14,8 -0,801 3,282 0,550 0,642 10,773 0,303   -0,280 1,338 0,195
152,71 15,6 17,9 15,4 2,019 3,682 1,150 4,076 13,559 1,323   0,706 1,501 0,407
165,02 11,72 16,8 23,9 -1,861 2,582 9,650 3,464 6,668 93,123   -0,651 1,052 3,414
Середнє 13,581 14,218 14,250       147,193 108,352 143,805          
Квадратичні відхилення 2,860 2,453 2,827                      
                               

 

  2,371 -0,528 -0,910 1,210 -0,406 -0,560 -0,500 0,758 -0,448 -1,077 -1,074 1,692 -1,063 0,975 -0,214 -0,280 0,706 -0,651
Х* Т -0,183 -1,291 -0,945 -0,578 -0,741 -0,619 0,074 -0,130 0,115 0,197 0,237 -2,575 0,686 0,808 1,052 1,338 1,501 1,052  
    -0,265 -0,159 -0,584 -0,124 -0,761 1,397 0,159 -0,018 -0,124 -0,584 -0,831 -1,291 -0,336 0,053 -0,548 0,195 0,407 3,414

 

          Кореляційна матриця       Детермінант кореляційної матриці     Матриця помилок С  
  -4,1200596 -2,80     -0,229 -0,156   determ r 0,788       1,061 0,210 0,080
Х* Т Х* -4,120 7,29   r -0,229 0,405   3,846       0,210 1,238 -0,468
  -2,80 7,29     -0,156 0,405   11,3       0,080 -0,468 1,202

 

Критерій Фішера   Коефіцієнти детермінації Частинні коефіцієнти кореляції   t-критерій Стьюдента   Парні коефіцієнти кореляції
F 1 0,454   R 1 2 0,057   r 12 -0,184     t 12 -0,724   r 01 -0,032  
F 2 1,784   R 2 2 0,192   r 13 -0,071     t 13 -0,275   r 0 2 0,757  
F 3 1,516   R 3 2 0,168   r 23 0,384     t 23 1,611   r 0 3 0,423  
F ta bl (?=0,001, k 1 =2, k 2 =15) = 6,36                              

Висновки

1. Детермінант кореляції є ближчим до 1, тому можна стверджувати, що між пояснюючими змінними немає мультиколінеарності.

2. , що вказує на відсутність мультиколінеарності між факторними ознаками.

3. Оскільки , то не є мультиколінеарна з іншими. і – отже, та не є мультиколінеарні з іншими.

4. Значення коефіцієнтів детермінації є близькі до 0,тому можна говорити про відсутність мультиколінеарності.

5. , тому пояснювальні змінні не є пов язані між собою.

6. Оскільки між пояснювальними змінними мультиколінеарності немає, то не потрібно вилучати котрусь з факторних ознак з моделі.

Додаток 11

Зразок

Звіт з лабораторної роботи № 4 на тему " Побудова лінійної та параболічної моделі тренду "

Рік y t t 2 t 3 t 4 yt yt 2  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Сума  
ПОБУДОВА ЛІНІЙНОЇ МОДЕЛІ ТРЕНДУ                
Спосіб 1 Розв'язування системи нормальних рівнянь              
Х   Х 0   Х -1 0,379 -0,045   а 0 -128,575
          -0,045 0,007   а 1 77,332
                                     

 








Дата добавления: 2016-03-15; просмотров: 654;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.026 сек.