td valign=top>
0,177
8
230
70
16100
4900
52900
184,6
45,4
2061,160
0,197
9
240
80
19200
6400
57600
191,27
48,73
2374,613
0,203
10
260
150
39000
22500
67600
237,96
22,04
485,762
0,085
11
270
120
32400
14400
72900
217,95
52,05
2709,203
0,193
12
300
130
39000
16900
90000
224,62
75,38
5682,144
0,251
Разом
2362
1060
221811
113382
507142
2361,94
0,1
33441,964
3,203
Середній
196,83
88,33
18484,25
9448,5
42261,83
Позначення середнього
В В В В В
Знайдемо дисперсію змінних:
= 9448,5 - 88,33 2 = 1646,31 (тис. руб.) 2
= 42261,83 - 196,83 2 = 3519,78 (тис. руб.) 2
Знайдемо параметри a і b рівняння лінійної регресії:
0,667
196,83 - 0,667 В· 88,33 = 137,91 тис. руб.
Рівняння регресії:
= 137,91 + 0,667 В· х
Побудуємо лінію регресії на рис. 1.
Із збільшенням прожиткового мінімуму на 1 тис. руб. пенсія збільшується на 0,667 тис. руб.
Розрахуємо лінійний коефіцієнт парної кореляції:
0,456
Т.к. коефіцієнт в інтервалі від 0,3 до 0,7 зв'язок середня, пряма.
Визначимо коефіцієнт детермінації:
(0,456) 2 = 0,208
Тобто варіація пенсій на 20,8% пояснюється варіацією прожиткового мінімуму.
Знайдемо середню помилку апроксимації:
26,7%
Середня помилка апроксимації має значення менше 30% - це говорить про середній рівень надійності рівняння регресії.
Розрахуємо F-критерій:
2,628
Критичне значення розподілу Фішера визначають або за таблицями розподілу Фішера, або розрахунковим шляхом з використанням функції FРАСПОБР () табличного процесора Excel. Для рівня довіри 0,95, одного фактора і 12 значень:
F кр = F (0,05; 1; 10) = 4,964
Т.к. F кр > F факт , то необхідно відхилити гіпотезу про статистичної значущості параметрів рівняння. Тобто використовувати дану функцію для апроксимації можна.
Знайдемо стандартну помилку залишкової компоненти за формулою:
== = 55,14
Знайдемо середні квадратичні (стандартні) помилки оцінювання коефіцієнта b і вільного члена а рівняння регресії:
39,99
0,411
Знайдемо t - критерій Стьюдента для обох параметрів:
137,91/39,99 = 3,448
0,667/0,411 = 1,623
Порівнюючи значення t-статистики для кожного з коефіцієнтів лінійної ре...
