Продолжение решения примера 24.8

Б) Согласно условию задачи вычисляем (r² ) т.е. коэффициент смешанной корреляции для каждой линии регрессии.

Для х₂ :

r² = 1- (1751336246:12)/ (2778728000:12)= 1- 0,630265=0,3697 по первой методике

r² = 0,3697 по второй методике

Для х₃

r² = 1- (148219121,3/12)/ =12351593,44

Значения для х₂

r = r² = 0,3697= 0,608

Значения для х_3:

r = r² = 1-(148219121,3:12)/ (2778728000:12)= 1 –(1235160,108:231560666,666)=1-0,005334=

=0,99466593=0,997329

В. Укажите какая из перечисленных переменных должна использоваться для оценивания будущих общих затрат применительно результатам, приведенным в п.Б.

Согласно проведенным расчетам, более тесная связь между общими затратами существует и объемом производства , а также и с трудозатратами.

Г. Предложите два уравнения которыми можно воспользоваться при помощи наименьшего и наибольшего значении вместо двух линейных регрессии, вычисленных в п.Б, и прокомментируйте разницу между двумя набранными уравненниями.

Метод абсолютных разниц Х₁ Х₂ Х₃

Д. Критический прокомментируйте использование метода наименьшего и наибольшего значении и обыкновенной регрессии на основе наименьших квадратов с точки зрения прогнозов и оценок, применив для этого полученные выше результаты. Также прокоментируйте преимущества и проблемы использование метода множественной регрессии.

- метод найменьщих кв-тов (МНКв) яв-ся научным метдом, котором оценивается теснота связи рассматриваемых факторов;

- метод наибольшего и наименьшего значения яв-ся простым методом, проста при использовании, легко вычисляются коэффициенты;

- при прогнозе необходимо использовать МНКв, с учетом расчета коэффициентов расчета.

- Метод множественной регрессии яв-ся наиболее громоздким для вычислении, но более точным, ибо с помощью метода путем выбора и отбора независимых переменных можно приблизить вероятность совпадения повысить.