ify"> на статистичної функції FPACПОБР: F кр ( a = 0,05, k 1 = k-1; k 2 = nk) = 5,32, де n = 11 - обсяг вибірки; k = 2 - кількість коефіцієнтів у рівнянні.
Так як F = 29,6 > F кр ( a = 0,05, k < span align = "justify"> 1 = 1; k 2 = 9) = 5,1, то нульова гіпотеза Н 0 відкидається і затверджується, що фактор х впливає на фактор у, рівняння регресії визнається значущим (модель достовірна).
Завдання 2.
. Розрахувати рівняння множинної регресії.
. Знайти коефіцієнт детермінації.
. Оцінити значимість рівняння регресії через критерій Фішера.
. Знайти приватні середні коефіцієнти еластичності.
Варіант
Рішення: Лінійна модель множинної регресії має вигляд:
В
параметри при x називаються коефіцієнтами "чистої" регресії. Вони характеризують середня зміна результату зі зміною відповідного параметра на одиницю при незмінному значенні інших факторів, закріплених на середньому рівні. Обчислення параметрів лінійного рівняння множинної регресії проводиться за допомогою інструменту аналізу даних: Регресія. br/>
ВИСНОВОК ІТОГОВРегрессіонная статістікаМножественний R0, 983482R-квадрат0, 967236Нормірованний R-квадрат0, 95495Стандартная ошібка4, 460776Наблюдения12Дисперсионный аналіз dfSSMSFЗначімость КоеффіціентиСтандартная ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні X 1-2,004350,393259-5,096770,000934-2,91121-1,0975-2,91121-1,0975 Мінлива X 2-4,63160,75741-6,115050,000285-6,37819-2 ,88501-6 ,37819-2, 88501Переменная X 33,8519240,5393797,1414079,79 E-052, 6081135,0957352,6081135,095735
Множинна регресія має вигляд:
У = 50,49-2х 1 -4,63 х 2 +3,85 х 3 .
Значення випадкових помилок параметрів a, b 1 , b 2 , b 3 з урахуванням округлення: 51, -...
