ежень, то дисперсійний аналіз вимагає нормальності аналізованих статистичних даних. p> На одержувані рівняння регресії накладені наступні обмеження:
. Кількість ступенів свободи:
n-Qj-1 Ві 1,. (3.5.2)
. Ставлення стандартної помилки до середнього значення повинно бути не більше 0,1:
0,1;. (3.5.3)
. Рівень значимості множинного коефіцієнта детермінації, що показує в частках від одиниці наскільки зміна змінних, що увійшли в рівняння регресії, визначає зміна показника ефективності, не повинен перевищувати 0,05:
0,05;. (3.5.4)
. Рівень значущості рівняння регресії за критерієм Фішера повинен бути не більше 0,05:
0,05;. (3.5.5)
5. Всі коефіцієнти рівняння регресії повинні мати рівень значущості за критерієм Стьюдента не більше 0,05
0,05;,. (3.5.6)
Крім того, бажано щоб у рівняння регресії входило якомога більшу кількість факторів, хоча б у вигляді яких-небудь математичних функцій. p> Для вирішення поставленого завдання із задоволенням умови потрібно обчислювати коефіцієнти апроксимуючих залежностей за формулою:;, (3.5.7)
де B j - матриця - стовпець коефіцієнтів апроксимуючої залежності j-го результативного показника ефективності;
Х - матриця планів (варіантів) виробничо-економічних факторів х;
Х Т - транспонована матриця планів;
- інформаційна матриця;
= А - матриця, зворотна інформаційної;
Yj - матриця - стовпець j-го результативного показника ефективності.
Параметри, перераховані в постановці завдання (3.5.1) - (3.5.7) обчислюються за такими формулами:
1. Коефіцієнт множинної кореляції j-го рівняння регресії показує ступінь кореляційної зв'язку результативних показників ефективності yj, і змінних, що увійшли в рівняння регресії:
;, (3.5.8)
де SSjоб'ясн - пояснена сума квадратів j - го рівняння регресії; jост - залишкова сума квадратів j - го рівняння регресії;
. Коефіцієнт множинної детермінації j - го рівняння регресії показує яку частину мінливості результативного показника вдалося пояснити зміною змінних, що увійшли до рівняння регресії.: br/>
;. (3.5.9)
. Скоригований коефіцієнт множинної детермінації j - го рівняння регресії з урахуванням ступенів свободи:
;, (3.5.10)
де n - кількість варіантів щодо стратегічного плану; j - кількість змінних в j - му рівнянні регресії;
. Критерій Фішера j - го рівняння регресії. br/>
;. (3.5.11)
5. Стандартна помилка обчислення, що показує дисперсію експериментальних зн...
