Емпіричні коефіцієнти регресії b 0, b 1 будемо визначати за допомогою інструменту Регресія MS Excel. br/>
ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ Регресійна статистика Множинний R0, 454062283R-квадрат0, 206172557Нормірованний R-квадрат0, 106944127Стандартная ошібка991, 7552465Наблюдения10Дисперсионный аналіз < i align = "justify"> dfSSMSFЗначімость F КоеффіціентиСтандартная помилка Y-пересеченіе472, 939444,546 Мінлива X 11,7571,219
Таким чином, емпіричні коефіцієнти регресії відповідно рівні b 0 = 472,94, b 1 = 1,76.
Тоді рівняння парної лінійної регресії, що зв'язує обсяги перевезених вантажними автомобілями великих і середніх організацій автомобільного транспорту в 2006 році, y з величиною витрат на перевезення x , має вигляд:
В
2.2. Дати за допомогою загального (середнього) коефіцієнта еластичності порівняльну оцінку сили зв'язку фактора з результатом
Оцінимо тісноту статистичного зв'язку між витратами на перевезення, вироблені вантажними автомобілями великих і середніх організацій у 2006 році, x і їх обсягами y . Ця оцінку проводиться за допомогою коефіцієнта кореляції r xy .
Величина цього коефіцієнта розрахована в п.1.2 і дорівнює r = 0,454. Як говорилося вище, зв'язок між змінними помірна пряма.
Параметр R-квадрат представляє собою квадрат коефіцієнта кореляції r xy 2 і називається коефіцієнтом детермінації. Величина даного коефіцієнта характеризує частку дисперсії залежної змінної y , пояснень регресією (пояснюватиме змінної x ).
Відповідно величина 1 - r xy 2 характеризує частку дисперсії змінної y , викликану впливом всіх інших, неврахованих в економетричної моделі пояснюють змінних .
Таким чином, частка всіх ...
