термінації служить одним з критеріїв оцінки якості моделі. Він характеризує частку дисперсії результативної ознаки Y пояснюється регресією в загальній дисперсії результативної ознаки. У нашому випадку R2 = 0,62659117. p align="justify"> Отже рівнянням регресії пояснюється 63%,. дисперсії результативної ознаки, а на частку інших факторів припадає 37% її дисперсії.
Результати діагностики:
За результатами діагностики <2.1> ми можемо зробити наступний висновок, що модель лінійна по b ; в ній немає зайвих доданків і всі регресорів присутні.
Результати діагностики <3.1>. За значеннями коефіцієнтів парної кореляції мультіколленіарность виявлена ​​(коефіцієнти rx1x5 значимо відрізняється від нуля)
Результати діагностики <4.2>. Дане порушення перевірили за графіками залишків. Зробимо висновок про те, що умова не порушено
Результати діагностики <4.4>. Дане порушення перевірили за графіками залишків. Явного порушення умови немає. p align="justify"> Результати діагностики <4.5>. Для перевірки даної умови незалежності помилок через неврахування фактора часу скористаємося графіком залишків (d, T), де Т - час або номер спостереження, а також статистику Дарбіна - Уотсона. У нашому прикладі авторегресія позитивна, тому що D знаходиться в інтервалі 0-2. p align="justify"> Висновок: Модель, отримана в результаті покрокової регресії переважніше, тому в ній немає зайвих доданків і всі регресорів значущі. Авторегресія для даної моделі незначна. p align="justify"> Графіки
Діаграми розсіювання
В
В В
В В
Графіки залишків
В В
В В
В В
Список літератури
1. Валєєв С.Г. Регресійне моделювання при обробці даних. - Казань: ФЕН. 2001.-296 с.
2. Валєєв С.Г., Куркіна С.В. Економетрика - Ульянівськ: УлГТУ, 2008-99с.
