т дорівнює, наприклад, 0,4321, для аналізу необхідно перевести його у відсотки, що складе 43%. Це означає, що 43% варіації результативної ознаки обумовлено впливом факторів, включених до модель, або на 43% вибрані фактори впливають на величину У (урожайність).
Коефіцієнти окремої ухвали або приватні коефіцієнти детермінації відображають В«чистий внесокВ» кожного чинника в відтворену варіацію результативної ознаки. Найбільшу тісноту зв'язку з результативною ознакою має той фактор, коефіцієнт при якому найбільший (Наприклад, якщо коефіцієнт при Х 4 дорівнює 0,5, це означає, що якість землі на 50% впливає на рівень врожайності).
Коефіцієнти чистої регресії показують, на скільки ц з 1 га збільшиться врожайність при зміні фактора на 1 одиницю виміру. Наприклад, якщо коефіцієнт при Х 3 дорівнює 0,3, це означає, що при збільшенні енергозабезпеченості на 1 к.с., врожайність збільшиться на 0,3 ц з 1 га.
Кожен з-коефіцієнтів показує, на скільки середніх квадратичних відхилень зміниться в середньому врожайність, якщо відповідний фактор зміниться на одне середньоквадратичне відхилення. Зіставляючи-коефіцієнти між собою, можна визначити, який чинник надає найбільш сильний вплив на варіювання результативного ознаки.
Кожен з коефіцієнтів еластичності показує, на скільки відсотків в середньому зміниться врожайність, якщо відповідний фактор зміниться на 1%.
Знак + або - говорить про прямий або зворотного зв'язку між врожайністю і фактором.
Побудувати рівняння регресії:
у = а 0 + a 1 x 1 + А 2 х 2 + ... + A n x n , де: (1)
а 0 - вільний член, економічного значення не має;
a 1 , a 2 , a n - коефіцієнти чистої регресії;
x 1 , х 2 , x n - значення відповідних факторів.
На підставі отриманого рівняння регресії розрахувати прогнозований рівень врожайності для господарств зони. Для цього в рівняння замість X підставити найвищі їх значення з матриці і замість а - відповідні значення коефіцієнтів.
Отриманий результат означає, що в господарствах, де врожайність вище середнього рівня, в майбутньому можливо досягти прогнозованого рівня врожайності та за умови досягнення кожним господарством максимальних значень факторів (або мінімальних, якщо коефіцієнт зі знаком В«мінусВ»). [10, с.109]
Зробимо розрахунок множинної регресії в MS Excel. (Додаток В)
3. Обчислення параметрів парної регресії і кореляції
Розглянемо взаємозв'язок між фактичною посівною площею (Y) і наявністю тракторів (Х). Вихідні дані. (Додаток А)
Всі розрахунки зведені в таблицю. (Додаток Б)
Лінійна модель парної регресії і кореляції
Розглянемо найпростішу модель парної...
