double arrow

Выведение итогов

Регрессионная статистика  
Множественный R 0,806634  
R-квадрат 0,650659  
Нормированный R-квадрат 0,585157  
Стандартная ошибка 0,073662  
Наблюдения  
Дисперсионный анализ
Показатель df SS MS F
Регрессия 0,161702 0,053900 9,933511
Остаток 0,086818 0,005426  
Итого 0,248520    
Показатель Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -0,199947 0,451283 -0,443064 0,663651
Переменная X 1 -0,002977 0,001269 -2,345899 0,032196
Переменная X 2 0,013347 0,002845 4,691053 0,000245
Переменная X3 0,015308 0,036151 0,423457 0,677599
             

Модель зависимости объема реализации продукции от всех факторов имеет вид

У= -0,200-0,003х1 + 0,013х2+ 0,015х3

Проверку значимости уравнения регрессии проводим на основе F-критерия Фишера. Расчетное значение =9,93> табличного 3,24 (при числе степеней свободы 3 и 16) и, следовательно, построенное уравнение регрессии значимо.

Множественный коэффициент корреляции R=0.807 свидетельствует о тесной связи между признаками.

Множественный коэффициент детерминации R2=0,651 говорит о том, что объем реализации продукции на 65% зависит от включенных факторов и на 35% от других факторов, не включенных в модель.

Расчетные значения Стьюдента равны tа1=-2.35 ; tа2=4,69 tа3=0,42. табличное значение критерия при уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы (n-k-1)=16 равно 2,12. Следовательно, выполняются неравенства |tрасч| > tтабл для а1 и а2, а коэффициент а3 незначим и из модели нужно исключить.

На втором шаге построим модель зависимости объема реализации продукции от цены продукции и расходов на рекламу.

1. Для проведения корреляционного анализа воспользуемся программой «Анализ данных», инструмент «Корреляция»

В результате получаем

У Х1 Х2
У    
Х1 -0,30497  
Х2 0,727375 0,051692

Анализ полученных коэффициентов парной корреляции показывает, что слабая связь между У и Х1

Коэффициент множественной корреляции

№ организации Объем реализации продукции, млн руб (У) Расходы на рекламу, тыс. руб. (Х1) Цена единицы продукции, руб. (Х2)
1,27
1,34
1,25
1,28
1,43
1,25
1,53
1,57
1,27
1,46
1,28
1,55
1,35
1,49
1,46
1,25
1,29
1,28
1,33
1,51

2. Построим модель зависимости. Воспользуемся программой «Анализ данных», инструмент «Регрессия»

Модель зависимости объема реализации продукции от цены продукции и расходов на рекламу имеет вид

У= -0,264-0,003х1 + 0,014х2


Сейчас читают про: