>
Регресійна статистика Множинний R0, 8199R-квадрат0, 6723Нормірованний R-квадрат0, 6314Стандартная ошібка3, 2940Наблюденія10
Дисперсійний аналіз dfSSMSFЗначімость FРегрессія1178, 096178,09616,4140,004 Остаток886, 80410,851 Ітого9264, 900
КоеффіціентиСтандартная ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні 95% Y-пересеченіе27, 3831,70816,0340,00023,44531,321 Х1 = 1/Х-50 ,97012,581-4, 0510,004 -79,981-21,958
НаблюденіеПредсказанное
Рівняння гіперболічної моделі має вигляд
у = 27,383 - 50,97/г
Коефіцієнт детермінації R 2 = 1 - = 0, 6723
Коефіцієнт еластичності Е = = = 0,163
Середня відносна помилка Еотн = 19,03
Графік фактичних даних і розрахункових по гіперболічної моделі.
В
Рис.3
Рівняння статечної моделі має вигляд
Рівняння статечної моделі має вигляд у = ах b .
Для побудови цієї моделі проведемо линеаризацию змінних шляхом логарифмування обох частин рівняння: lg у = lg a + b lg x
Позначимо Y = lg у, Х = lg x, A = lg a.
Результати аналізу
Регресійна статистика Множинний R0, 9356R-квадрат0, 8753Нормірованний R-квадрат0, 8597Стандартная ошібка0, 0433Наблюденія10
Дисперсійний аналіз dfSSMSFЗначімость FРегрессія10, 1050,10556,1380,000 Остаток80, 0150,002 Ітого90, 120
КоеффіціентиСтандартная ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні
НаблюденіеПредсказанное
Рівняння лінійної моделі має вигляд
у = 0,9103 + 0,3938 * х
Переходимо до вихідних змінним х і у, виконавши потенціювання даного рівняння, одержимо рівняння степеневої моделі регресії.
у = 10 0,9103 * х 0, 3938 = 8,134 * х 0,3938
Коефіцієнт детермінації = 0,862
Коефіцієнт еластичності Е = b = 0,3938
Середня відносна помилка Еотн = 68,45%
Графік фактичних і розрахункових даних по статечної моделі
В
Рис.4
Рівняння показовою моделі має вигляд у = ab x .
Для п...
