Приложение 1_Эконометрика. Оценочные материалы текущего контроля успеваемости. Методические материалы по проведению процедур оценивания
 Скачать 4.57 Mb.
|
|
Рисунок 10. Фрагмент регрессионного анализа для трехфакторной модели Точность модели тем лучше, чем меньше ее стандартная ошибка (это же имеет место и при использовании для оценки уровня точности других видов ошибок). Однако, понятие «чем меньше» является относительным и зависит от порядка чисел, представляющих данные задачи. Поэтому модель считается точной, если стандартная ошибка модели  меньше стандартной ошибки (среднеквадратического отклонения) результативного признака Y  . Стандартную ошибку  легко найти в Excel с помощью статистической функции СТАНДОТКЛОН.В нашем случае стандартная ошибка модели  , а среднеквадратическое отклонение (или стандартная ошибка) ЧП =343390.56. Так как < , то трехфакторная модель регрессии является точной.При оценке уровня точности модели на основе средней относительной ошибки, необходимо рассчитать величину  , которая показывает, на сколько процентов в среднем фактические значения результативного признака отличаются от рассчитанных по модели (предсказанных). Уровень точности модели считается достаточным, если  . Построение доверительных интервалов для результирующей переменной и определение компаний с заниженным и завышенным фактическим уровнем ЧП. Доверительные интервалы для отдельных значений результирующей переменной можно определить, рассчитав вначале для каждого уровня ошибки моделирования по формуле  , где Х – это матрица факторов  ,  – матрица-столбец фактических значений факторов для i-го уровня наблюдений  , значком «Т» обозначены транспонированные матрицы,  – матрица, обратная к произведению  . Затем определяется сам доверительный интервал: нижняя граница –  ,верхняя граница –  ,где  – i-ый уровень предсказанного значения результата.Замечания. 1) При менее точных расчетах величину Uможно определить по упрощенной формуле  . В этом случае она будет одинакова для всех уровней.2) Доверительные интервалы для отдельных значений результирующей переменной без трудоемких расчетов можно получить в программе SPSS [3]. Верхние и нижние оценки для предсказанных значений результирующей переменной ЧП нашего примера представлены в таблице 9. Таблица 9. Доверительные интервалы для предсказанных значений переменной ЧП
|