Розрахунок коефіцієнтів рівняння регресії на основі даних табл.2.2:
= 72,9 - 0,243 # 8729; 209,67 = 21,950
Висновок. Лінійна регресійна модель зв'язку досліджуваних ознак має вигляд рівняння
Коефіцієнт регресії показує, що при збільшенні факторного ознаки Виручка від продажу продукції на 1 млн руб. значення результативної ознаки Прибуток від продажу продукції збільшується в середньому на млн руб.
3. Перевірка рівняння регресії на адекватність [2].
1. Оцінка практичної придатності побудованої моделі зв'язку
за величиною коефіцієнта детермінації R 2.
Висновок. Критерій практичної придатності моделі зв'язку R 2> 0,5 не виконується. Однак оскільки значення R 2 практично збігається з 0,5, можна вважати, що побудоване регресійні рівняння в достатній мірі відображає фактичну залежність ознак і придатне для практичного застосування.
2. Оцінка статистичної значущості (невипадковість) коефіцієнта R 2 по F-критерію Р.Фішера розраховується за формулою:
де m - число коефіцієнтів рівняння регресії (параметрів рівняння регресії), n- число спостережень.
Табличне (критичне) значення F-критерію Fтабл має загальний вигляд. де - рівень значущості, m- число коефіцієнтів рівняння регресії. При рівні значущості 0,05 і m = 2
Так як Fрасч> Fтабл. то величина знайденого коефіцієнта детермінації R 2. визнається невипадковою з імовірністю 0,95.
Висновок. Побудоване рівняння регресії
можна вважати адекватним з надійністю 95%.
Розрахунок коефіцієнта еластичності
Висновок. Величина коефіцієнта еластичності показує, що при збільшенні факторного ознаки Виручка від продажу продукції на 1% значення результативного прізнакаПрібиль від продажу продукції збільшується в середньому на 0,7%.
Зразок виконання завдання 3
Значення параметрів, необхідних для вирішення задачі і розрахованих в завданні 1, представлені в табл. 3.1:
Значення параметрів, необхідних для вирішення задачі і розрахованих в завданні 1, представлені в табл. 3.1: