Оценка влияния факторов регрессионной модели на выходные переменные регрессионной модели

Важную роль при оценке влияния факторов играют коэффициен­ты регрессионной модели. Однако непосредственно с их помощью нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую пе­ременную из-за различия единиц измерения и разной степени колеб­лемости. Для устранения таких различий при интерпретации приме­няются средние частные коэффициенты эластичности Э(j) и b - коэффициенты b (j), которые рассчитываются соответственно по формулам:

,

,

где  - среднее квадратическое отклонение фактора j.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется зависимая переменная при изменении j -го фактора на 1 %. Однако он не учитывает степень колеблемости факторов.

Бета-коэффициент показывает, на какую часть величины средне­го квадратического отклонения а _х изменится зависимая переменная

Y с изменением соответствующей независимой переменной Х_j на величину своего среднего квадратического отклонения при фиксиро­ванном постоянном уровне значений остальных независимых пере­менных.

Указанные коэффициенты позволяют ранжировать факторы по степени их влияния на зависимую переменную.

Долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов на результативный признак можно оценить по величине дельта-коэф­фициентов Dj

Dj=r_Yj*b_j /R²,

где r_Yj - коэффициент парной корреляции между j -ым фактором (j = 1,..., т) и зависимой переменной.