У х2, х5, х6 = 271,177-23,088 х2 +1,991 х5-3, 092х6; В
Коефіцієнт регресії а 1 = -23,088 говорить про те, що зі збільшенням трудомісткості соняшнику на 1 ц, люд.-год. Рівень окупності соняшнику знижується на 23,088 %; Коефіцієнт регресії а 2 = 1,991 говорить про те, що з підвищенням рівня спеціалізації рівень окупності збільшується на 1,991%; коефіцієнт регресії а 3 = 3,092 говорить про те, що зі збільшенням питомої ваги витрат на соняшник в рослинництві, рівень окупності соняшнику підвищується 3,092%.
Таким чином, шляхом виключення декількох факторів з моделі, ми виявили певний вплив окремих факторів.
На ряду з кількісним виміром факторів важливе значення має вимір тісноти досліджуваної зв'язку, коефіцієнта множинної регресії R = 0,17.
Зв'язок між трудомісткістю 1 ц соняшнику і факторами закладеними в модель - тісний. А коефіцієнт детермінації R 2 = 0,2844 = 28,44% говорить про те, що рівень окупності соняшнику в досліджуваної сукупності підприємств на 28,44% залежить від факторів закладеної в моделі і 28,44% від інших факторів. Отже, при вивченні окупності соняшнику надалі потрібно звернути увагу на показники, які не ввійшли в модель.
З метою оцінки суттєвості впливу досліджуваних факторів на врожайність побудуємо багатофакторний дисперсійний комплекс.
Таблиця 13 - Дисперсійний аналіз варіації для всієї моделі
Джерело варіації
Величина варіації
Число ступенів свободи
Дисперсія
Фактичне значення критерію Фішера
Рівень помилки дослідження
Факторна
139067
3
46355,6
3,91445
0,0248
Залишкова
225001
19
11842,2
-
-
Загальна
364068
22
-
-
-
Так як фактичне значення критерію Фішера більше теоретичного, то вплив закладених факторів у модель істотно.
Певну інформацію про адекватність рівняння регресії дає дослідження регресійних залишків. Якщо вибіркова регресія задовільно описує справжню регресійну залежність, то залишки мають бути незалежними нормально розподіленими випадковими величинами з нульовим середнім, і в їх значеннях повинен бути відсутній тренд. Для перевірки незалежності залишків ви...
