рівні нулю у = 1,22492.
Таким чином:
В· якщо посівна площа збільшити на 1 одиницю, то врожайність пшениці збільшиться на 0,00318 тис. руб./га;
В· якщо вартість насіння збільшити на 1 одиницю, то врожайність пшениці збільшиться на 0,051039 тис. руб./га;
В· якщо витрати на купівлю мінеральних добрив збільшити на 1 одиницю, то врожайність пшениці знизиться на 0,01629 млн. руб./га.
Даємо геометричну інтерпретацію: фіксуємо x 1 (x 1 = 10) і беремо значення x 2 (x 2 = 3, x 2 = 8, x 2 = 17). При фіксованому значенні деяких факторних змінних на площині отримуємо криві регресії, які характеризують досліджувану тенденцію.
,
1045 1,250,69
,
1045 1,510,95
,
1045 1,961,404
В
Малюнок 1. Геометрична інтерпритація рівняння множинної моделі
Дослідження параметрів рівняння регресії на статистичну значущість
Порівнюємо отримані значення з критичними значеннями t-критерію Стьюдента для рівня значущості = 0,05. Число ступенів свободи = nk-1 = 19, tтабл = 2,079. p> tа0 = 1,452
tа1 = 0,177
tа2 = 2,145> tтабл = 2,079;
tа3 = -0,610
Звідси видно, що всі величини є статистично незначущими, крім х2, ненадійними в силу того, що вони формуються переважно під впливом випадкових чинників.
Матриця коефіцієнтів парній кореляції
Вводиться коефіцієнт парної кореляції для пар окремих факторів, які відображають коррелированность відповідних факторів (але тільки в сенсі лінійного зв'язку).
Вводимо матрицю коефіцієнтів парної кореляції:
В
? == 0,417591.
Аналізуючи матрицю коефіцієнтів парної кореляції, можна зробити висновок:
ryx1 = 0,315 надає середнє вплив;
ryx3 = 0,522 робить сильний вплив;
ryx4 = 0,099 надає слабкий вплив.
Найбільша тіснота зв'язку спостерігається між факторами х1 і х2 (rx1x2 = 0,517), тому слід виключати фактор х1, між х1 і х4 зв'язок практично відсутній, між факторами х3 і х4 зв'язок спостерігається.
Коефіцієнт множинної кореляції
...
