p> 0,2380
R-SQ (ADJ) = 0,1777 SE 95,63241
Previous: 0,1245 99,85412
Коефіцієнт детермінації в даній отриманої моделі = 17,77%, отже, на частку неврахованих факторів, які впливають на рівень окупності соняшнику припадає 82,23%. Це говорить про те, що статистична оцінка характеристик даної моделі показує, що деякі фактори кількісно мало змінюють результат, а вплив деяких факторів не піддається логіко-економічному осмисленню Множинний коефіцієнт кореляції = 4,21%, отже, зв'язок між рівнем окупності і закладеними в модель факторами p> На наш погляд, дану економіко-математичну модель можна поліпшити, так як рівень значущості деяких факторів більше 0,05 і, як сказано вище, зв'язок між деякими чинникам і результативною ознакою (Рівень окупності) не піддається логіко-економічному осмисленню. p> З даній моделі ми виключаємо деякі фактори, а саме - х1, х3, х4, х7 і х8.
Комп'ютерна програма дозволяє прорахувати ряд варіантів і вибрати найбільш значущу модель.
Таблиця 12 - Покращена економіко-математична модель рівня окупності соняшнику по підприємствах Павловського, Петропавлівського, Воробьевского і Аннінського районів Воронезької області
Умовне
Коефіцієнт
Стандарт-ная помилка
t-статистика
Рівень
позначення
регресії
значущості
CONSTANT
271,176866
46,992045
5,1107
0,0000
Х2
-23,0881171
18,111291
-1,3186
0,2030
Х5
1,991439
0,753457
2,6431
0,0160
Х6
-3,092463
2,193704
-1,4097
0,1748
R-SQ (ADJ) = 0,2844 SE 108,821689
Previous: 0,2491 111,475199
Дана економіко-математична модель покращилася, так як коефіцієнт детермінації = 28,44%, а коефіцієнт кореляції = 5,33%, отже, на частку неврахованих факторів доводиться 71,6%, а тіснота зв'язку між факторами і результативним ознакою
Отримана модель кількісно вимірює досліджувану зв'язок і можна уявити у вигляді рівняння регресії:
В
...
