Реферат Прогноз річного прибутку

d nowrap valign=bottom>

Залишок

72

370,2286032

5,14206

Разом

75

+6931,157895

Рівняння регресії

Коефіцієнти

Стандартна помилка

t-статистика

P-Значення

Нижні 95%

Верхні 95%

Нижні 95,0%

Верхні 95,0%

Y-перетин

+75,43927547

0,998411562

75,5593

2,545 E-70

+73,44897843

77,4295725

+73,44897843

+77,42957252

X1

0,044670594

0,01380341

3,2362

0,0018316

0,017154

0,07218719

0,017154

0,072187188

X2

-0,045296701

0,421363275

-0,1075

0,914691

-0,885269026

0,79467562

-0,885269026

0,794675624

X4

-0,239566687

0,013204423

-18,1429

1,438 E-28

-0,265889223

-0,2132442

-0,265889223

-0,213244151

3.По результатами перевірки статистичної значущості коефіцієнтів рівняння регресії, проведеної в попередньому пункті, будуємо нову регресійну модель, яка містить лише інформативні фактори, до яких відносяться:

В· фактори, коефіцієнти при яких статистично значимі;

В· фактори, у коефіцієнтів яких t -статистика перевищує за модулем одиницю (іншими словами, абсолютна величина коефіцієнта більше його стандартної помилки).

До першої групи відноситься фактор Х 1 до другої - фактор X 4 . Фактор X 2 виключається з розгляду як неінформативне, і остаточно регресійна модель буде містити фактори X 1 , X 4 . p> Для побудови рівняння регресії скопіюємо на чистий робочий лист значення використовуваних змінних ( дод. 5) і проведемо регресійний аналіз ( рис. 3 ). Його результати наведені в дод. 6 і перенесені в табл. 3 . Рівняння регресії має вигляд:

Е· = 75.38278 + 0.044918 О‡ x 1 - 0.24031 О‡ x 4

(див. В« КоефіцієнтиВ» в табл.3 ).

В 

р ис. 3. Панель регресійного аналізу моделі Y ( X 1 , X 4 )

В 

Таблиця 3