Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Контрольные работы » Прогнозування на основі регресійних моделей

Реферат Прогнозування на основі регресійних моделей





/i>

В 

Графіки демонструють нам зворотну залежність між результативним чинником - собівартістю і пояснює чинником, що підтверджується значеннями коефіцієнтів кореляції.

Спочатку розглянемо лінійну модель по всіх факторів:


. reg sst lnud korm ves


Source | SS df MS Number of obs = 20

------------- + ------------------------------ F (3, 16) = 10.37

Model | .031800232 3 .010600077 Prob> F = 0.0005

Residual | .016350718 16 .00102192 R-squared = 0.6604

------------- + ------------------------------ Adj R-squared = 0.5968

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03197


----------------------------------------------- -------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P> | t | [95% Conf. Interval]

------------- + --------------------------------- -------------------------------

lnud | - .2305787 .1162704 -1.98 0.065 - .4770609 .0159036

korm | .0026417 .0025775 1.02 0.321 - .0028223 .0081057

ves | - .0000138 .0024772 -0.01 0.996 - .0052651 .0052376

_cons | 2.088534 .7538614 2.77 0.014 .4904194 3.686649

----------------------------------------------- -------------------------------


Хоча у цієї моделі і досить гарний коефіцієнт детермінації і згідно F-критерієм Фішера воно значимо, параметри при змінних lnud, korm, ves не значимі по t-критерієм Стьюдента з P-значеннями 0.065, 0.321 і 0.996. Значить, ця модель не підходить. p> Побудуємо модель виду:


. reg sst lnud1 korm1 ves1


Source | SS df MS Number of obs = 20

------------- + ------------------------------ F (3, 16) = 10.32

Model | .031744654 3 .010581551 Prob> F = 0.0005

Residual | .016406296 16 .001025393 R-squared = 0.6593

------------- + ------------------------------ Adj R-squared = 0.5954

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03202


----------------------------------------------- -------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P> | t | [95% Conf. Interval]

------------- + --------------------------------- -------------------------------

lnud1 | 14.46292 6.110319 2.37 0.031 1.509625 27.41622

korm1 | -5.633853 5.967609 -0.94 0.359 -18.28462 7.016912

ves1 | .6831225 6.892859 0.10 0.922 -13.92909 15.29533

_cons | -1.33304 .6029802 -2.21 0.042 -2.611301 - .0547791

----------------------------------------------- -------------------------------


Бачимо що коефіцієнт детермінації гарний - 0,659 і за F-критерієм Фішера рівняння значимо. Але параметри при змінних korm1, ves1 не значимі по t-критерієм Стьюдента з P-значеннями 0.359 і 0.922. Значить, ця модель не підходить.


Будемо розглядати різні комбінації змінних при включенні в модель. Побудуємо модель виду:


. reg sst lnud korm1 ves1


Source | SS df MS Number of obs = 20

------------- + ------------------------------ F (3, 16) = 10.09

Model | .031497211 3 .01049907 Prob> F = 0.0006

Residual | .016653739 16 .001040859 R-squared = 0.6541

------------- + ------------------------------ Adj R-squared = 0.5893

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03226


----------------------------------------------- -------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P> | t | [95% Conf. Interval]

------------- + --------------------------------- -------------------------------

lnud | - .2065493 .0898758 -2.30 0.035 - .3970775 - .0160212

korm1 | -5.156249 5.939941 -0.87 0.398 -17.74836 7.435864

ves1 | 1.094516 6.895036 0.16 0.876 -13.52231 15.71134

_cons | 2.109487 .8816345 2.39 0.029 .2405058 3.978469

----------------------------------------------- -------------------------------


Так само як і в попередніх моделях, значення R-квадрата хороше, рівняння значимо за F-критерієм Фішера, але одночасно з цим параметри при змінних korm1, ves1 з P-значеннями 0.398 і 0.876 відповідно не значущі за t-критерієм Стьюдента. Також відкинемо цю модель. p> Побудуємо модель виду:


. reg sst lnud1 korm ves1


Source | SS df MS Number of obs = 20

------------- + ------------------------------ F (3, 16) = 10.60

Model | .032029999 3 .010676666 Prob> F = 0.0004

Residual | .016120951 16 .001007559 R-squared = 0.6652

------------- + ------------------------------ Adj R-squared = 0.6024

Total | .04815095 19 .002534261 Root MSE = .03174


----------------------------------------------- -------------------------------

sst | Coef. Std. Err. t P> | t | [95% Conf. Interval]

------------- + --------------------------------- -------------------------------

lnud1 | 15.74117 6.4978...


Назад | сторінка 11 з 14 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Порівняльний аналіз трьох моделей життєвого циклу організації: модель Торбе ...
  • Реферат на тему: Рівняння регресії. Коефіцієнт еластичності, кореляції, детермінації і F-кр ...
  • Реферат на тему: Використання моделей життєвого циклу інформаційної системи. Каскадна модел ...
  • Реферат на тему: Транспортна модель. Математична модель задачі
  • Реферат на тему: Оцінка інвестиційного портфеля за критерієм ризику