m>
-0,00013
а2
Х2
-0,00013
Таким чином, оцінка економетричної моделі має вигляд
y = 3,826004-0,07058 x1-0, 00013x2
В
3. Коефіцієнти множинної детермінації і кореляції для оціненої моделі
3.1 Розрахунок коефіцієнтів множинної детермінації і кореляції
Для оцінки ступеня відповідності отриманої моделі спостережуваним даними, тобто попередньої оціню нки адекватності моделі, обчислюємо коефіцієнти множинної детермінації і множинної кореляції.
Коефіцієнт множинної кореляції є ступінь відповідності оціненої моделі фактичним даним та розраховується як коефіцієнт кореляції між y і.
Квадрат коефіцієнта множинної кореляції називається коефіцієнтом множинної детермінації. Коефіцієнт множинної детермінації характеризує частину дисперсії показника у, що пояснюється регресією, тобто варіацією факторів, які входять в модель:
В
Коефіцієнт множинної кореляції зручно розраховувати як корінь з коефіцієнта множинної детермінації, тобто br/>В
Алгоритм обчислення коефіцієнтів множинної детермінації і кореляції:
1. Скопіюємо з підсумкового аркуша інструменту аналізу Регресія - Регресія значення стовпців Передвіщене У і Залишки в таблицю 4. p> 2. Обчислимо середнє значення у розрахункового
3. У третій стовпець введемо формулу загальних відхилень у-уср. і прорахуємо її для всіх спостережень.
4. Обчислимо суми квадратів загальних відхилень і відхилень, які не пояснюються регресією (Залишків). p> 5. Обчислимо коефіцієнт множинної детермінації.
6. Розрахуємо коефіцієнт множинної кореляції R.
7. Для перевірки отриманих коефіцієнтів скопіюємо з підсумкового листа Регресія значення комірок R-квадрат і Множинний R. Значення збіглися. br/>
Таблиця 4 - Розрахунок коефіцієнтів і
Факт.
Передвіщене Y
Залишки
Y-Y
В
2,48
2,625457299
-0,1455
-0,1544
В
2,62
2,620926931
-0,0009
-0,0144
В
2,88
2,675366933
0,20463
0,24556
За формулою
В
Регресія
В
2,68
2,751933387
-0,0719
0,04556
В
R-квадрат
В В
2,52
2,54272099
-0,0227
-0,1144
0,2126
В
0,212637
В
2,74
2,598600237
0,1414
0,10556
В
Коеф. мн. кореляцій
В В
2,56
2,605433397
-0,0454
-0,0744
0,4611
В
0,461126
В
2,68
2,654116545
0,02588
0,04556
В
2,55
2,635444281
-0,0854
-0,0844
<...
