унок коефіцієнта кореляції виконаємо, використовуючи відомі значення лінійних коефіцієнтів парної кореляції і? - Коефіцієнтів. p> У нашому випадку 2-х факторної залежності розрахунок будується наступним чином: В
Як показали розрахунки, встановлена ​​досить тісна залежність обсягу інвестицій 2000 р. в основний капітал від інвестицій 1999 р. і від вартості основних фондів. Це означає, що 95,5% варіації обсягу інвестицій 2000 визначені варіацією даних факторів. Решта 4,5% варіації результату сформувалися під впливом інших причин, роль яких незначна. p> Оцінка статистичної значущості або надійності встановленої форми залежності, її параметрів, оцінок її сили і тісноти є важливим етапом аналізу результатів. Для виконання оцінки формулюється нульова гіпотеза, яка розглядає припущення про випадкову природу отриманих результатів. Тобто,. p> Для перевірки висунутої нульової гіпотези використовується F-критерію Фішера. Його фактичне значення визначається, виходячи зі співвідношення факторної і останочной дисперсій і їх ступенів свободи: df1 = k і df2 = nk-1; де: n-число досліджуваних одиниць; k - число обмежень, які накладаються на вихідні дані при розрахунку даного показника. Тут k дорівнює числу факторів рівняння, тобто k = 2. br/>
.
У нашому випадку, коли розглядається залежність результату від двох чинників, розрахунок виглядає наступним чином:
.
Фактичне значення критерію показує, що детермінація, сформована під впливом двох чинників, що вивчаються, майже в 64 рази більше, ніж детермінація, пов'язана з дією інших причин. Очевидно, що подібне співвідношення випадково сформуватися не може, а є результатом впливу суттєвих, систематичних факторів. p> Для прийняття обгрунтованого рішення Fфактіч. порівнюється з Fтаблічн., яке формується випадково і залежить ступенів свободи факторної (df1 = k) і залишкової (df2 = nk-1) дисперсій, а також від рівня значимості? = 0,05. У нашому прикладі, де df1 = k = 2 і df2 = nk-1 = 9-2-1 = 6 при? = 0,05 Fтабл = 5,14 (див. табл. Додатка 1). У силу того, що Fфактіч = 63,7> Fтабл. = 5,14, можна з високим ступенем надійності відхилити нульову гіпотезу, а в якості альтернативи - погодитися з твердженням, що перевіряються параметри множинної регресійної моделі невипадкові, що коефіцієнти рівняння і показники тісноти зв'язку не є випадковими величинами. p>. Технічна частина прогнозних розрахунків за рівнянням множинної регресії порівняно проста. Досить визначити прогнозні значення кожного факторного ознаки, підставити їх у рівняння і виконати з ними розрахунок прогнозного значення результату -. При цьому слід пам'ятати, що вимоги до точності та надійності прогнозу пред'являють до використовуваної моделі підвищені вимоги. У нашому випадку, прогнозне значення кожного з факторів, тобто і, отримано на основі середньої величини:
. p>.
Після підстановки в рівняння отримуємо наступний результат:
(млрд. руб.)
Якщо вартіс...
