Коэффициент эластичности
%
Вывод: изменение x на 1% от своей средней величины приведет к изменению y от своего среднего уровня на 0,835%.
4. Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.
, средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 8-10%. Чем меньше , тем лучше качество уравнения регрессии. Если ошибка:
<8% | 8%-10% | >10% |
Качество хорошее | Качество удовлетворительное | Качество неудовлетворительное |
y = 65.9264+0.4675*x
- первая строчка в таблице;
- вторая строчка в таблице;
- третья строчка в таблице;
- четвёртая строчка в таблице;
- пятая строчка в таблице;
- шестая строчка в таблице;
- седьмая строчка в таблице;
- восьмая строчка в таблице;
- девятая строчка в таблице;
-десятая строчка в таблице;
- одиннадцатая строчка в таблице;
- двенадцатая строчка в таблице;
- тринадцатая строчка в таблице;
Ai=
Ai= - первая строчка в таблице;
Ai= - вторая строчка в таблице;
Ai= - третья строчка в таблице;
Ai= - четвёртая строчка в таблице;
|
|
Ai= - пятая строчка в таблице;
Ai= - шестая строчка в таблице;
Ai= - седьмая строчка в таблице;
Ai= - восьмая строчка в таблице;
Ai= - девятая строчка в таблице;
Ai= - десятая строчка в таблице;
Ai= - одиннадцатая строчка в таблице;
Ai= - двенадцатая строчка в таблице;
Ai= - тринадцатая строчка в таблице.
Вывод: качество уравнения удовлетворительно, так как средняя ошибка аппроксимации находится в промежутке от 8% до 10% ().
5. Оценим статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера.
- фактическое значение критерия Фишера, где n – количество исходных величин.
(приложение стр.187,практикум по эконометрике)
24,61>4.84
Вывод: , уравнение регрессии статистически значимо. Хорошее уравнение, можно пользоваться им для прогнозирования.