укт, кількість працевлаштованих та індекс споживчих цін до національної валюти для Ісландії на період з 2003по 2011рік
GEO/TIMEІндекс споживчих цін,% GDP-ВВП, міл.евроКолічество працевлаштованих, тис.
Створимо файл з вихідними даними в середовищі Microsoft Excel.
Досліджуємо ступінь кореляційної залежності між змінними. Для цього побудуємо кореляційну матрицю, використовуючи засоби В«Аналізу данихВ». Кореляційна матриця наведена в таблиці 1.2. br/>
Стовпець 1 (y) Стовпчик 2 (x1) Стовпець 3 (x2) Стовпець 1 (y) 1Столбец 2 (x1) 0.0405594621Столбец 3 (x2) 0.3218320910.3243732951
З кореляційної матриці випливає, що на індекс споживчих цін продукт впливає обидва регрессанта, тобто і кількість працевлаштованих мають кореляційний зв'язок з валовим внутрішнім продуктом. Так само можемо відзначити наявність кореляційної залежності між пояснюючими (екзогенними) змінними, це може свідчити про наявність в моделі явища мультіколленіарності. p align="justify"> ля того, щоб перевірити, чи існує залежність між ознаками, побудуємо кореляційне поле. Так як у нас 2 змінні х, то у нас буде 2 кореляційних поля. Для цього виділіть стовпці х1 і у (букви х1 і у не обводити, а тільки їх значення). На панелі інструментів натисніть значок В«ДіаграмиВ» і при появі вікна (Майстер діаграм) виберіть точкову діаграму. br/>В
Малюнок 1. Динаміка показників GDP-ВВП, міл.евро, і кількість працевлаштованих
Побудуємо багатофакторну регресійну модель, в якій залежна змінна - Y індекс споживчих цін продукт.
Визначимо коефіцієнти рівняння регресії.
= b0 + b1? X1 + b2? X2
Малюнки 2 і 3 відображають лінію тренда (тенденцію) і рівняння регресії на кореляційному полі залежності Y від значень показника X.
Прогноз поведінки досліджуваного економічного явища здійснюється підстановкою значення фактора X в оцінку детермінуючою складової.
Результати множинної регресії в чисельному вигляді представлені в табл. 1.2. br/>
Регресійна статістікаМножественний R0.328831065R-квадрат0.108129869Нормированный R-квадрат0.054077134Стандартная ошібка2.029551965Наблюденія36
Дисперсійний аналіз
dfSSMSFЗначімость ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні Variable 1-0.0002150630.000523918-0.4104889520.684100441-0.0012809820.000850857-0.0012809820.000850857X Variable 20.0230481730.0116114521.9849518160.055513856-0.0005755040.046671849-0.0005755040.046671849
Як випливає з даних, отриманих за допомогою Excel методом найменших квадратів, отримана багатофакторна модель буде мати вигляд:
= -12.03620482 -0.000215063? X1 + 0.023048173? X2 (1.1)
