Построение гиперболической модели парной регрессии

Уравнение гиперболической регрессии: .

Произведем линеаризацию модели путем замены . В результате получим линейное уравнение

Рассчитаем его параметры по данным следующей рабочей таблицы.

х у Z yz
      0,100 2,600 0,01   9,583 16,417 269,53 0,63
      0,014 0,423 0,00020   30,028 -0,028 0,00 0,00
      0,059 0,647 0,00346   19,381 -8,381 70,25 0,76
      0,016 0,406 0,00024   29,662 -3,662 13,41 0,14
      0,045 0,273 0,00207   22,563 -16,563 274,33 2,76
      0,077 0,769 0,00592   15,074 -5,074 25,75 0,51
      0,091 0,818 0,00826   11,746 -2,746 7,54 0,31
      0,016 0,508 0,00027   29,479 1,521 2,31 0,05
      0,012 0,530 0,00015   30,513 13,487 181,91 0,31
      0,023 0,750 0,00052   27,971 5,029 25,29 0,15
    0,453 7,724 0,031     7,11E-15 870,315 5,616

Уравнение регрессии имеет вид:

7) Определим индекс корреляции

Связь между показателем у и фактором х можно считать умереной, так как 0,5< R<0,7

Индекс детерминации: детерминации

Вариация результативного признака у (объем выпуска продукции) на 40,7% объясняется вариацией фактора х (объем капиталовложений). На остальные факторы, не учтенные в модели, приходится 59,3%.

8) Рассчитаем F-критерий Фишера:

для α=0,05; k1=m=1, k2=n-m-1=8.

Уравнение регрессии с вероятностью 0,95 в целом статистически значимое, так как

Средняя относительная ошибка:

В среднем расчетные значения для гиперболической модели отличаются от фактических значений у на 56,16%, что выходит за пределы нормы.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: