00348563,3179055714,370034856 Мінлива X 10,4760765530,5229631640,4760765530,522963164 Мінлива X 2-0,0415367750,01165154-0,0415367750,01165154 Мінлива X 3-0,868790161-0,811855841-0,868790161-0,811855841 Мінлива X 4-0,0322522630,043678501-0,0322522630,043678501 Мінлива X +50,0205453780, 2609998750,0205453780,260999875
Таблиця 2.4. - Регресійний аналіз для Y 2 (100)
Регресійна статістікаМножественний R0, 996740405R-квадрат0, 993491435Нормірованний R-квадрат0, 993145234Стандартная ошібка0, 043960864Наблюдения100Дисперсионный аналіз dfSSMSFЗначімость КоеффіціентиСтандартная X 10,5039826210,00585610686,061044283,34705 E-91Переменная X 20,0185847940,008123122,2878886830,024385729 Мінлива X 3-0,82648690,009892473-83,547046585,24206 E-90Переменная X 40,0071751090,0130889160,5481820510,584866418 Мінлива X 50 , 0659829010,0354521961,8611794840,065844156 Нижні 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні 95,0% Y-пересеченіе3, 1691241223,8003611613,1691241223,800361161 Мінлива X 10,4923551850,5156100570,4923551850,515610057 Мінлива X +20,0024561490, 0347134390,0024561490,034713439 Мінлива X 3-0,846128637-0,806845163-0,846128637-0,806845163 Мінлива X 4-0,018813240,033163457-0,018813240,033163457 Мінлива X 5-0,0044082660,136374068-0,0044082660, 136374068
Дана регресійна модель працездатна, так як коефіцієнт кореляції близький до одиниці і регресійна дисперсія значно більше залишкової. Однак можна її поліпшити, виключивши ті вхідні фактори, які не впливають на величину Y 2 , тобто довірчі інтервали яких містять нуль, тому виключаємо Х 4 і Х 2 . Результати повторного регресійного аналізу для вдосконаленої моделі Y2 представлені в таблиці 2.5.
Таблиця 2.5. - Регресійний аналіз скоригованої моделіY2 (100)
Регресійна статістікаМножественний R0, 996547874R-квадрат0, 993107665Нормірованний R-квадрат0, 99289228Стандартная ошібка0, 044764638Наблюдения100Дисперсионный аналіз dfSSMSFЗначімость КоеффіціентиСтандартная Нижні 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні
Оцінимо точність побудованих регресійних моделей у випадку, коли вхідні величини приймають значення, рівні математичного очікуванню. Зіставимо регресійні і теоретичні значення вихідних величин Y 1 , Y 2 . Використовуючи регресійну модель, оцінимо гранично можливі відхилення вихідних величин Y 1 , Y 2 і зіставити з відхиленнями, які спостерігаються при імітаційному моделюванні. <...
