"> (s) (6.655346577) (0.000523918) (0.011611452)
(t) (-1.808501583) (-0.410488952) (1.984951816)
Коефіцієнт b 1 = -0.000215063 показує, що при збільшенні ВВП (x1) на на 1 млн. крб. грошової маси (у) збільшується в середньому на -0.000215063 млн. руб. (У чому вимірюється показник, може бути мільйони, мільярди, відсотки і т.п), а збільшення чистого кількість (х2) на 1 тис. призводить до збільшення грошової маси (у) в середньому на0.023048173 млн. крб.
Рівняння виражає залежність індекс споживчих цін (Y) від ВВП (Х1), кількість працевлаштованих (Х2). Коефіцієнти рівняння показують кількісне вплив кожного фактора на результативний показник за незмінності інших. У нашому випадку збільшується на індекс споживчих -0.000215063. при збільшенні валового внутрішнього продукту на 1 млн.. при незмінності показника кількість працевлаштованих; індекс споживчих цін збільшується на 0.023048173. при збільшенні кількість трудоустроеннихна 1 тис. при незмінності показника індекс споживчих цін продукт Випадкове відхилення для коефіцієнта при змінній Х1 становить 0.000523918; при змінної Х2 - 0.011611452; для вільного члена 6.655346577.
В
В
коефіцієнт детермінації R2 = 0.108 (Слід звернути увагу, що коефіцієнт детермінації R2 склав 0.108, тобто відібрані фактори на 10.8% пояснюють варіацію У), розраховується за формулою, і показує, що модель досить добре описує дані , так як R2 близький до 1;
В
Справедливо співвідношення. Чим тісніше лінійна зв'язок між і, тим ближче коефіцієнт детермінації до одиниці. p> Ще доведемо за допомогою F статистики
В
після порівнюємо, те що у нас вийшло по даній формулі з
В
Табличне значення критерію Стьюдента, відповідне довірчій ймовірності g = 0,95 і кількістю ступенів свободи v = n - m - 1 = 33; tкр. = T0, 025; 33 = 2,364. p> Порівнюючи розрахункову t-статистику коефіцієнтів рівняння з табличним значенням, укладаємо, що всі коефіцієнти рівняння регресії будуть значимі, за винятком вільного члена в рівнянні регресії.
Коефіцієнт детермінації R2 = 0.108;
= 1 - (1 - 0.108) * (36-1)/(36-2-1) = 0.054077134
Скоригований на втрату ступенів свободи коефіцієнт множинної детермінації AR2 = 0.054077134;
Критерій Фішера F = 2.000451392; = 0.151348011
Згідно з критерієм Фішера дана модель адекватна. Так як рівень значущості моделі менше 0,00001. p> Перевіримо залишки на наявність автокореляції. Для цього знайдемо значення статистики Дарбіна-Уотсона. br/>В
НаблюденіеПредсказанное align = "justify"> економетричний модель коефіцієнт матриця регресійний
DW = 2.356277481
Проведемо графічний аналіз гетероскедастичності. Побудуємо графік, де по осі абсцис будемо відкладати розрахункові значення Y, отримані з емперіческіх ...
