p> 0,857139597
4,499910061
1,13212031
-3,2173175
x1
-0,655601546
1
-0,565075617
1,132120315
1,75392563
0,02071546
x2
0,857139597
-0,565075617
1
-3,21731751
0,02071546
3,76939603
Значення коефіцієнтів, отримані двома методами, збіглися.
1.2.3 Висновки про те, чи є фактори провідними і можливої вЂ‹вЂ‹мультіколлнеарності
За допомогою отриманих кореляційної матриці і коефіцієнтів часткової кореляції можна зробити висновки про значущість факторів і перевірити фактори на мультиколінеарності - лінійну залежність або сильну кореляцію.
1) Оскільки коефіцієнт парної кореляції між витратами обороту і рентабельністю rух1 = -0,655601546 І відповідний коефіцієнт часткової кореляції ryx1 (х2) = - 0,402981473, це означає, що витрати обороту мають зворотне середнє вплив на рентабельність.
2) Оскільки коефіцієнт парної кореляції між трудомісткістю і рентабельністю rух2 = 0,857139597, а відповідний коефіцієнт часткової кореляції rух2 (х1) = 0,781189003, то це свідчить про те, що трудомісткість істотно впливає на рентабельність.
3) Оскільки коефіцієнт парної кореляції між рентабельністю і витратами обороту = -0,565075617, А відповідний коефіцієнт часткової кореляції rх1х2 (у) = -0,005029869 То можна сказати, що існує середня зворотній кореляційний залежність.
3. Загальний вигляд лінійної двофакторної моделі та її оцінка в матричної формі
У загальному вигляді багатофакторна лінійна економетрична модель записується так:
В
У матричної формі модель і її оцінка будуть записані у вигляді:
і,
де У - вектор стовпець спостережуваних значень показника;
У - вектор стовпець оцінених значень фактора;
Х - матриця спостережуваних значення факторів;
А - вектор стовпець невидимих ​​параметрів;
А - вектор стовпець оцінок параметрів моделі;
е - вектор стовпець залишків (відхилень).
2,32
1,0
38,8
114
2,19
1,0
39,9
101,1
2,83
1,0
30,1
153,8
2,75
1,0
31,7
146
Y =
2,59
X =
1,0
17,2
124,8
2,27
1,0
39,7
103,6
2,05
1,0
36,9
119
...
