align=bottom>
0,000234
Y = 0,07683 +0,100278 х3 +13,13043 x4 - отримане рівняння.
Досліджуємо на адекватність побудоване лінійне рівняння регресії:
Для дослідження отриманої моделі на адекватність скористаємося:
1.Коеффіціент детермінації;
2.крітеріем Фішера;
3.крітеріем Стьюдента;
4.проведем аналіз залишків.
Загальний і скоригований коефіцієнт детермінації
R = , 68548172 R? =, 46988518 Adjusted R? =, 41098354
Обидва цих коефіцієнт не сильно близькі до 1. Отже, можна зробити висновок про помірне вплив факторних ознак на результуючий показник.
Критерій Фішера
Перевіримо на значущість генеральне рівняння лінійної регресії Y = b 0 + b 1 Т
Побудуємо гіпотези:
Але: рівняння не значимо (b 0 = b 1 = 0);
Н1: рівняння значимо. (B j В№ 0). p> 1.Якщо F розр > F табл , то з імовірністю не менше 95% можна стверджувати, що приймається гіпотеза Н1.
2.Якщо модуль F розр табл , то з імовірністю 95% можна стверджувати, що приймається гіпотеза Н1. [10]
a = 0.05; n 1 = 1; n 2 = 14;
F 0,05; 1; 92 = 4,6
F розрахунок. = 7,9775 p> Це означає, що з ймовірністю не менше 95% можна стверджувати, що рівняння значимо.
Критерій Стьюдента
На основі даних останнього таблиці можна говорити про значимість коефіцієнтів регресії ОІj:
t0 = 1,683522 ОІo значущий на рівні 0,000001
t1 = 2,824439 ОІ1 значущий на рівні 0,000027
t2 = 2,68016 ОІ2 значущий на рівні 0,000234
Аналіз залишків
Для отриманої моделі проведемо перевірку умов Гаусса-Маркова.
Побудуємо графік розподілу залишків на нормальній ймовірнісної папері і гістограму залишків.
В
Рис. 4.1. Графік розподілу залишків на нормальній ймовірнісної папері.
В
Рис. 4.2. Гістограма залишків
За допомогою гістограми і графіка на нормальної ймовірнісної папері робимо висновок про те, що розподілу залишків близько до нормального закону розподілу. Отже, можна проаналізувати виконання умов Гаусса-Маркова.
Перевірка умов Гаусса-Маркова:
1-е і 4-е умови
В
Ріс7. Математичне очікування залишків
З даного графіка можна зробити висновок про те, що математичне сподівання залишкової компоненти одно нулю, тому лінія математичного очікування перебуває на нульовому рівні, і залишки незалежні з пояснюватиме змінної, тому що коеф.корреляціі = 0. Отже, 1 і 4 умови Гауса-Маркова виконуються. br/>В
2-е умова:
. <В
Ріс8. Дисперсія залишків
З графіка видно...
