рію Фішера - Fфактіч. і порівняємо його з табличним значенням - Fтабл. За результатами порівняння приймемо рішення по нульовій гіпотезі, тобто, або приймемо, або відхилити її з імовірністю допустити помилку, яка не перевищить 5% (або з рівнем значущості? = 0,05). p> У нашому випадку,. p> Фактичне значення критерію показує, що факторна варіація результату майже в 10 разів більше залишкової варіації, що сформувалася під впливом випадкових причин. Очевидно, що подібні відмінності не можуть бути випадковими, а є результатом систематичного взаємодії ВРП і загальної суми кредитів. Для обгрунтованого висновку порівняємо отриманий результат з табличним значенням критерію: при ступенях свободи df1 = k-1 = 1 і df2 = nk = 10-2 = 8 і рівні значущості? = 0,05 (за додатком 1). p> У силу того, що, нульову гіпотезу про статистичну незначущості виявленої залежності ВРП від обсягів кредитів і її параметрах можна відхилити з фактичною ймовірністю допустити помилку значно меншою, ніж традиційні 5%.
Для другого рівняння: розрахуємо фактичне значення F-критерію Фішера - Fфактіч. і порівняємо його з табличним значенням - Fтабл. За результатами порівняння приймемо рішення по нульовій гіпотезі, тобто, або приймемо, або відхилити її з імовірністю допустити помилку, яка не перевищить 5% (або з рівнем значущості? = 0,05). <В
Висновок: порівняємо отриманий результат з табличним значенням критерію: при ступенях свободи df1 = k-1 = 1 і df2 = nk = 10-2 = 8 і рівні значущості? = 0,05 (за додатком 1). p> У силу того, що, нульову гіпотезу про статистичну незначущості виявленої залежності ВРП від Прологаріфміровав обсягу кредитів і її параметрах можна відхилити з фактичною ймовірністю допустити помилку значно меншою, ніж традиційні 5%
Оціночні показники дозволяють зробити висновок, що лінійно-логарифмічна функція описує досліджувану зв'язок гірше, ніж лінійна модель: оцінка тісноти виявленої зв'язку? = 0,6700 (порівняйте з 0,7512), Fфакт. = 6,5 (проти 10, 4 для лінійної моделі), тобто можливості використання для прогнозу даної моделі більш обмежені.
Таким чином, можна прийти до висновку, що в порівнянні з лінійної моделлю дане рівняння менш придатне для опису досліджуваної зв'язку.
Для лінійного рівняння регресії розрахуємо теоретичні значення (вони наведені в таблиці № 3). br/>В
Рис. 2
Оцінку якості моделі дамо за допомогою скоригованої середньої помилки апроксимації (за даними розрахункової таблиці № 3):
.
У нашому випадку, скоригована помилка апроксимації становить 45,9%. Вона вказує на невисоку якість побудованої лінійної моделі і обмежує її використання для виконання точних прогнозних розрахунків навіть за умови порівняно невеликого зміни фактора X (щодо його середнього значення). p> Якщо припустити, що прогнозне значення фактора () складе 1,023 від середнього рівня (), тобто
Xпрогнозн. = 1,037 * Хср = 1,037 * 250,47 = 259,737,
тоді прогнозне значення резуль...
