2020-01-14
83
С помощью полученных корреляционной матрицы и коэффициентов частичной корреляции можно сделать выводы о значимости факторов и проверить факторы на мультиколлинеарность – линейную зависимость или сильную корреляцию.
1) Поскольку коэффициент парной корреляции между затратами оборота и рентабельностью rух1 = -0,655601546 и соответствующий коэффициент частичной корреляции ryx1 (х2) = – 0,402981473, это значит, что затраты оборота имеют обратное среднее влияние на рентабельность.
2) Поскольку коэффициент парной корреляции между трудоемкостью и рентабельностью rух2=0,857139597, а соответствующий коэффициент частичной корреляции rух2 (х1)= 0,781189003, то это свидетельствует о том, что трудоемкость существенно влияет на рентабельность.
3) Поскольку коэффициент парной корреляции между рентабельностью и затратами оборота = -0,565075617, а соответствующий коэффициент частичной корреляции rх1х2 (у) = -0,005029869 то можно сказать, что существует средняя обратная корреляционная зависимость.
Общий вид линейной двухфакторной модели и её оценка в матричной форме
В общем виде многофакторная линейная эконометрическая модель записывается так:
В матричной форме модель и ее оценка будут записаны в виде:
и 
, 
где У – вектор столбец наблюдаемых значений показателя;
У – вектор столбец оцененных значений фактора;
Х – матрица наблюдаемых значения факторов;
А – вектор столбец невидимых параметров;
А – вектор столбец оценок параметров модели;
е – вектор столбец остатков (отклонений).
|
| 2,32 |
|
| 1,0 | 38,8 | 114 |
|
| 2,19 |
|
| 1,0 | 39,9 | 101,1 |
|
| 2,83 |
|
| 1,0 | 30,1 | 153,8 |
|
| 2,75 |
|
| 1,0 | 31,7 | 146 |
| Y= | 2,59 |
| X= | 1,0 | 17,2 | 124,8 |
|
| 2,27 |
|
| 1,0 | 39,7 | 103,6 |
|
| 2,05 |
|
| 1,0 | 36,9 | 119 |
|
| 1,95 |
|
| 1,0 | 38,2 | 108,7 |
|
| 2,08 |
|
| 1,0 | 40,1 | 106,5 |
|
| 1,0 | 1,0 | 1,0 | 1,0 | 1,0 | 1,0 | 1,0 | 1,0 |
| Xtrans= | 38,8 | 39,9 | 30,1 | 31,7 | 17,2 | 39,7 | 36,9 | 38,2 |
|
| 114,0 | 101,1 | 153,8 | 146,0 | 124,8 | 103,6 | 119,0 | 108,7 |
