ьної сукупності, оскільки ми отримали лише вибіркові показники зв'язку і вибіркове рівняння регресії.
Дамо оцінку значимості рівняння в цілому, умовного початку і коефіцієнтів чистої регресії. Оцінку значущості рівняння в цілому проводимо на основі дисперсійного аналізу.
Припустимо, що рівняння не значимо для генеральної сукупності (Н0:) в якості альтернативної гіпотези висунемо припущення про значимість рівняння (НА:). Перевіримо ці гіпотези на 5% рівні значущості. Як критерій виберемо критерій F-Фішера, його фактичне значення визначається за формулою:
.
Фактичне значення критерію одно 16,64. Порівняємо його з критичним значенням, яке можна знайти, використовуючи вбудовану функцію FРАСПОБР ( ). У нашому випадку:=3,33. Оскільки фактичне значення перевищує критичне, приймаємо гіпотезу про значущість рівняння в цілому.
Можна також оцінити значимість критерію (фактичного значення). З таблиці 21 видно, що критерій значущий вже при набагато менших значеннях області, ніж прийняті нами 5%.
Отже, рівняння в цілому значимо, але можливе не значущий небудь з його параметрів для генеральної сукупності.
EXCEL автоматично проводить розрахунок фактичних значень критерію Стьюдента і його значущості, середніх помилок, довірчих інтервалів (на 95% рівні ймовірності судження) для кожного з параметрів рівняння регресії (таблиця 23). Оформимо результати тестування та оцінки генеральних параметрів в таблицю.
Таблиця 23 - Оцінка значущості. Точкова і інтервальна оцінки параметрів рівняння регресії
ПараметриВиборочная оцінка параметровСредняя помилка, mЗначеніе критерію t-СтьюдентаЗначімость фактичного значення критерію t-СтьюдентаДоверітельний інтервалфакті-ческоекріті-ческоеніжняя граніцаверхняя границав010,692048,00,012,00,996-4177,94199,3в1-26,2232,0-0,822,00,419-91,639,2в2793,587145,85,442,00,000007495,31091,8
Як видно з таблиці 23 всі параметри виявилися значущі на рівні від 0,0007% до 99,6%, а задавали ми 5% рівень. Точкова оцінка дозволяє припустити, що генеральне рівняння буде мати параметри:
, при відповідних розмірах середніх помилок (Таблиця 23).
Проведемо интервальную оцінку:
.
Для нашої моделі з рівнем ймовірності судження 95% можна стверджувати, що параметри генерального рівняння множинної регресії потраплять в інтервали:
Оскільки всі параметри рівняння регресії виявилися значущими, можлива їх інтерпретація. Коефіцієнти чистої регресії показують, що:
при збільшенні витрат на 1 голову корів молочного напрямку, вихід валової продукції тваринництва зменшиться в середньому на 26,22 тис. руб., якщо рівень забезпеченості залишається незмінним;
при збільшенні рівня забезпеченості робочою силою на 1 чол. / га значення виходу валової продукції тваринництва збільшиться в середньому на 793,587 тис. руб., за умови, що витрати на 1 голову стада не змінюються.
Умовне початок інтерпретації не підлягає.
Щоб продовжити кореляційний аналіз і порівняти фактори за силою впливу, визначити чистий внесок кожного фактора розрахуємо стандартизовані коефіцієнти (коефіцієнти еластичності ( Е ) і бета-коефіцієнти ( в )) і коефіцієнти роздільної детермінації ( d 2 ) по кожному фактору.
Для визначення коефіцієнтів р...
