enter> t-статистика
P-Значення
Y-перетин
287,2650033
1821,254
14,04644
0,00078146
x1
2,866255447
2,231529
-12,4227
0,00112406
x5
-0,145583563
0,001402
6,384305
0,00778112
Перевіримо ще раз наявність мультиколінеарності залишилися факторів. Для парних коефіцієнтів кореляції між факторами х 1 , х 5 матриця має вигляд:
В
Визначник матриці парних коефіцієнтів кореляції між чинниками наближено дорівнює 1 що говорить про відсутність мультиколінеарності між рештою чинниками.
Тепер з моделі виключені явно корельовані фактори, отже, можна приступати до оцінці моделі множинної регресії. Значущість і надійність усього рівняння в цілому визначається за допомогою
F-критерію Фішера:
В , p> де R 2 - коефіцієнт (індекс) множинної детермінації;
n-число спостережень;
m-число параметрів при змінних х.
Після обчислення F-критерію факторне значення порівнюється з табличним. Якщо факторне значення більше табличного, то рівняння статистично значимо і надійно.
Отримане рівняння Е· = 287,265 +2,86 * х 1 -0,145 * х 5 є надійним і статистично значущим, тому що F факт = 97,82> F табл = 6,94 (для визначення F табл m = 2, nm-1 = 7 - 2-1 = 4). p> Отже, остаточна математична модель буде виглядати наступним чином:
Е· = 287,265 +2,86 * х 1 -0,145 * х 5.
З отриманого рівняння видно, що на виробництво рибної продукції, тис. тонн (фактор у) в більшою мірою впливають такі фактори як чисельність населення, на тис. осіб (Фактор х 1 ) і грошові доходи, млн. руб. (Фактор х 5 ). Причому при збільшенні чисельності населення на тис. осіб на одиницю виробництво рибної продукції збільшиться на 2,86 тонн, а при збільшенні грошових доходів на 1 млрд руб. - Зменшиться на 0,009 тонн. <В
2.2. Побудова виробничих функцій
Розглянемо деякі виробничі функції, їх призначення і властивості. ...
