Аналитическая записка

В результате анализа представленных данных о возрасте оборудования и затратах на его ремонт в качестве регрессии выбрана линейная модель. Результативным признаком Y модели являются затраты на ремонт, а факторным - возраст оборудования X.

В результате построения тренда получена прямолинейная связь между ними, имеющая вид:

Y₁ = 0,4767 x + 0,3389.

Параметр, характеризующий угол наклона модели, равен 0,4767. Это означает, что в среднем по совокупности отклонение возраста оборудования от его среднего значения на 1 единицу (год) приводит к отклонению с тем же знаком затрат на ремонт на 0,4767 тыс. руб.

Линейный коэффициент корреляции равен 0,886636, что по шкале Чеддока подтверждает наличие высокой тесноты связи между возрастом оборудования и затратами на ремонт.

Коэффициент детерминации R², полученный при построении тренда, равен 0,6243. Это означает, что 62% затрат на ремонт связаны именно с изменением возраста оборудования, а оставшиеся 38% определяются другими, не учтенными в данной постановке, факторами.

Проверка значимости модели по критерию Стьюдента не позволила подтвердить существенную зависимость между затратами на ремонт оборудования и его возрастом. Поэтому на основе использования функции ЛИНЕЙН была получена уточненная линейная модель в виде Y =0,61086 X -1,55386. Критическое F-значение, рассчитанное с использованием функции FРАСПОБР, равно 5,3176. В нашем случае расчетное F-значение по данным функции ЛИНЕЙН равно 35,509, что заметно больше чем F-критическое значение, равное 5,3176.

Таким образом, уравнение регрессии в виде Y =0,61086 X -1,5538, полученное с использованием функции ЛИНЕЙН,может быть использовано для оценки затрат, необходимых для ремонта оборудования в связи с его амортизацией.