користовується статистика Дарбіна-Уотсона.
Критерій Дарбіна-Уотсона = 1,18603 говорить про те, що автокорреляция факторів несуттєво впливає на результат.
Оцінити істотність впливу факторів по всій моделі в цілому, цікаво знати, як впливає кожен фактор на результат:
Таблиця 14 - Дисперсійний аналіз варіації в порядку впливу окремих факторів на результат
Джерело варіації
Величина варіації
Число ступенів свободи
Дисперсія
Фактичне значення критерію Фішера
Рівень помилки дослідження
Х1
52742,4691
1
52742,469
4,45
0,0483
Х2
62790,8303
1
62790,830
5,30
0,0328
Х3
23533,3573
1
23533,357
1,99
0,1748
Model
139066,653
3
-
-
-
Дані таблиці свідчать про те, що найбільша істотний вплив на рівень окупності соняшнику надали: трудомісткість 1 ц соняшнику, рівень спеціалізації та підвищення питомої ваги витрат на соняшник у витратах рослинництва. Розроблена економіко-математична модель відображає умови виробництва соняшнику, тому може бути використана для оцінки результатів діяльності цих підприємств і зокрема для розрахунку резервів підвищення рівня окупності та грошової виручки за реалізацію соняшнику.
В
5.3 Розрахунок резервів збільшення середнього рівня рентабельності та грошової виручки від реалізації соняшнику
Отримана кореляційно-регресійна модель дозволяє розрахувати резерви для збільшення рівня окупності соняшнику в господарствах Воронезької області, тобто оцінити шляхи поліпшення їх діяльності.
З отриманих даних видно, що в підприємствах Павловського, Петропавлівського, Воробьевского і Аннінського районів Воронезької області наявні деякі резерви для підвищення рівня окупності, так якщо відстаючі господарства досягнуть рівня середніх господарств, то рівень окупності соняшнику підвищиться на 24,7%; якщо вони досягнуть рівня передових, то рівень окупності зросте на 56,3%
...
