асивами будь-якої форми за умови, що вони мають однакову розмірність. Якщо використовується більше однієї змінної, то відомі значення y повинні бути вектором (тобто інтервалом висотою в один рядок або шириною в один стовпець).
Якщо відомі значення x опущені, то передбачається, що це масив {1, 2, 3; ... } Такого ж розміру як і відомі значення y.
Конст - це логічне значення, яке вказує, чи потрібно, щоб константа b дорівнювала 0.
Якщо константа має значення істина або опущено, то b обчислюється звичайним чином.
Якщо константа має значення брехня, то b покладається рівним 0 і значення m підбираються так, щоб виконувалася співвідношення y = mx.
Статистика - це логічне значення, яке вказує, чи потрібно повернути додаткову статистику по регресії.
Якщо статистика має значення істина, то функція лінійна повертає додаткову регресійну статистику, так що повертається масив буде мати вигляд:
m n m n-1 ................ m 2 m 1 b
se n se n-1 . ................ se 2 se 1 se b
r 2 se y
F dF
Ssreg ssresid
Його опис представлено в таблиці 13.
Якщо статистика має значення брехня або опущена, то функція лінійна повертає лише коефіцієнти m і постійну b.
Точність апроксимації за допомогою прямий, обчисленої функція лінійна, залежить від ступеня розкиду даних. Чим ближче дані до прямої, тим точнішою є модель, використовувана функцією лінійна. Функція лінійна використовує метод найменших квадратів для визначення найкращої апроксимації даних.
Проводячи регресійний аналіз, Microsoft Excel обчислює для кожної точки квадрат різниці між прогнозованим значенням y і фактичним значенням y. Сума цих квадратів різниць називається залишковою сумою квадратів. Потім Microsoft Excel підраховує суму квадратів різниць між фактичними значеннями y і середнім значенням y, яка називається загальною сумою квадратів (регресійна сума квадратів + ​​залишкова сума квадратів). Чим менше залишкова сума квадратів порівняно із загальною сумою квадратів, тим більше значення коефіцієнта детермінованості r2, який показує, наскільки добре рівняння, отримане за допомогою регресійного аналізу, пояснює взаємозв'язку між змінними.
Таблиця 13 - Опис елементів що повертається масиву
Величина
Опис
Se 1 , se 2 , ..., se n
Стандартні значення помилок для коефіцієнтів m 1 , m 2 , ..., m n . /Td>
se b
Стандартне значення помилки для постійної b (seb = # N/Д, якщо константа має значення ЛОЖЬ). /Td>
r 2
Коефіцієнт детермінації. Порівнюються фактичні значення y і значення, одержувані з рівняння прямої; за результатами порівняння обчислюється коефіцієнт детермінації, нормований від 0 до 1. Якщо він дорівнює 1, то має місце повна кореляція з моделлю, тобто нема різниці між фактичним і оцінним значеннями y. У протилежному випадку, якщо коефіцієнт детермінації дорівнює 0, то рівняння регресії невдало для передбачення значень y. /Td>
se y
Стандартна помилка для оцінки y. /Td>
F
F-статистика, або F-спостережуване значення. F-статистика використовується для визначення того, чи є спостережувана взаємозв'язок між залежною і незалежною змінними випадково чи ні. /Td>
dF
Ступені свободи. Ступені свободи корисні для знаходження F-критичних значень у статистичній таблиці. Для визначення рівня надійності моделі потрібно порівняти значення в таблиці з F - статистикою, повертається функцією ЛИНЕЙН. /Td>
ssreg
регресійний сума квадратів. /Td>
ssresid
Остаточна сума квадратів. /Td>
5.2 Методичні вказівки з виконання завдання 2
5.2.1 Спосіб ланцюгової підстановки
Одним з найважливіших методологічних питань в АХД є визначення величини впливу окремих факторів на приріст результативних показників. У детермінованому аналізі для цього використовуються такі способи: ланцюгової підстановки, індексний, абсолютних різниць, відносних різниць, пропорційного розподілу та інтегральний метод.
Перші чотири способи грунтуються на методі елімінування. Елімінувати - це означає усунути, відхилити, виключити вплив усіх фак...
