В линейной модели множественной регрессии если факторные признаки различны по своей сущности или имеют различные единицы измерения, коэффициенты регрессии bj являются несопоставимыми. Поэтому уравнение регрессии дополняют соизмеримыми показателями тесноты связи фактора с результатом, позволяющими ранжировать факторы по силе влияния на результат. К таким показателям относятся частные коэффициенты эластичности.
Частные коэффициенты эластичности рассчитываются по формуле:
,
где - среднее значение фактора ;
- среднее значение результата у.
Частный коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем изменяется результат у с увеличением фактора на 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели. В случае линейной зависимости коэффициенты эластичности рассчитываются по формуле:
где – коэффициент регрессии для фактора в уравнении множественной регрессии.
Наряду с частными коэффициентами эластичности могут быть найдены средние по совокупности показатели эластичности:
|
|
,
которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится результат, при изменении соответствующего фактора на 1%. Средние показатели эластичности можно сравнивать друг с другом и соответственно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат.