РГР_МАД. Необходимо Вычислить выборочное среднее по первым 25 значениям, вычислить выборочное среднее по всему объему выборки. Сравнить

• Название: Необходимо Вычислить выборочное среднее по первым 25 значениям, вычислить выборочное среднее по всему объему выборки. Сравнить
• Дата: 25.01.2023
• Размер: 163.37 Kb.
• Имя файла: РГР_МАД.docx
• Тип: Документы; #904944
• страница: 3 из 3

В. Изучение основ регрессионного анализа. Построение модели множественной линейной регрессии

- получим линейное уравнение множественной регрессии, выбрав в качестве зависимой переменной – Y, в качестве независимых переменных X_i

Построим модель множественной линейной регрессии вида с помощью инструмента Анализ данных - Регрессия в Excel (рис.5)


Рис. 5

Модель множественной линейной регрессии имеет вид:


– определим коэффициент множественной корреляции и коэффициент детерминации полученной модели (рис.6).


Рис. 6
,

Коэффициент множественной корреляции характеризует совокупное влияние всех независимых переменных на зависимую переменную в модели множественной регрессии. В нашем случае, совокупная взаимосвязь между выработкой продукции на одного работника y (тыс. руб.) и вводом в действие новых основных фондов x₁ (% от стоимости фондов на конец года) и удельным весом рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x₂ (%) сильная.

Коэффициент детерминации показывает какая доля дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием независимых переменных. В нашем случае 97,4% дисперсии выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) объясняется влиянием признаков x₁ (вводом в действие новых основных фондов в % от стоимости фондов на конец года) и x₂ (удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих в %), а 2,6 % неучтенными в модели признаками.

– проверим значимость построенной модели по статистике Фишера, используя уровень значимости α = 0,05

F-статистика (рис.7):



Рис.7







Уравнение регрессии статистически значимо на уровне значимости 0,05
– дадим оценку коэффициентам множественной регрессии на основе t-критерия Стьюдента

t – статистики (рис.8)



Рис.8









– коэффициент статистически не значим на уровне значимости 0,05

– коэффициент статистически значим на уровне значимости 0,05

– коэффициент статистически не значим на уровне значимости 0,05
– пересчитаем уравнение множественной регрессии, используя только значимый фактор с помощью инструмента Анализ данных-Регрессия в Excel (рис.9)



Рис. 9



В пункте Б установлено, что построенную модель в целом можно считать адекватной.