Оценим влияние каждого объясняющего фактора на результирующий фактор ЗП.
Частные средние коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов от среднего значения изменяется зависимая переменная с изменением на 1% фактора xj от своего среднего при фиксированном значении других факторов. Частные коэффициенты эластичности по каждой объясняющей переменной для линейной регрессии рассчитываются по формуле |
На листе «Исходные данные» найдены коэффициенты эластичности факторов возраст и стаж (таблица 23).
Таблица 23 – Эластичность факторов
Эластичность | ||
ЗП_ср | Возраст_ср | Стаж_ср |
707,521 5 | 32,85 | 11,1 |
Коэф. регрессии фактора возраст | 1,03 | |
Коэф. эласт. фактора возраст | 0,05 | |
Коэф. регрессии фактора стаж | 9,28 | |
Коэф. эласт. фактора стаж | 0,15 |
С изменением значения фактора возраст на 1% при фиксированном значении фактора стаж значение фактора ЗП увеличивается на 0,05%. Аналогично с изменением значения фактора стаж на 1% при фиксированном значении фактора возраст значение фактора ЗП увеличивается на 0,15%. Значит, влияние фактора стаж больше, чем фактора возраст.
4.5.3. Частные коэффициенты корреляции: целесообразность включения в модель факторов
Определим степень влияния факторов на результирующий фактор ЗП при устранении влияния других факторов.
Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при неизменном уровне других факторов, включенных в уравнение регрессии. Они широко используются при решении проблемы отбора факторов, ранжировании факторов, участвующих в множественной линейной регрессии. При нелинейной взаимосвязи исследуемых признаков эту функцию выполняют частные индексы детерминации. Порядок частного коэффициента корреляции определяется количеством факторов, влияние которых исключается. Например, – коэффициент частной корреляции первого порядка для переменной x 1 при неизменном значении переменной x 2. Аналогично определяется через коэффициенты парной корреляции факторов. Значимость частных коэффициентов корреляции оценивается с помощью t -статистики которая имеет распределение Стьюдента. Если то проверяемый коэффициент значим. |
На листе «Исходные данные» найдены частные коэффициенты корреляции (таблица 24).
Таблица 24 – Частные коэффициенты корреляции
Частные коэф. коррел. | Значимость | ||
rЗП,В-С | 0,79 | tнаблrЗП,В-С | 5,41 |
rЗП,С-В | 0,995 | tнаблrЗП,С-В | 43,06 |
Так как 0,78 < 0,995, то из двух факторов большее влияние оказывает фактор стаж.
Оба частных коэффициента корреляции значимы: |tнаблЗП,В-С| =
= 5,4 > tкр = 2,1, |tнаблЗП,С-В| = 43,06 > tкр = 2,1.
Общий выводпо результатам этапа верификации: так как выполняются все условия верификации, то модель является качественной. Таким образом, прогноз, выполненный по ней, является качественным: несмещенным, состоятельным и эффективным.