Реферат Економіко-математичні методи аналізу

lign=center> 30

32

34

36

38

39

40

42

44

46

60

2,078

2,074

2,069

2,064

2,059

2,054

2,052

2,049

2,045

2,042

2,037

2,032

2,027

2,025

2,021

2,020

2,017

2,015

2,012

2,000

2,832

2,818

2,807

2,796

2,787

2,778

2,771

2,464

2,757

2,750

2,739

2,728

2,718

2,711

2,704

2,704

2,696

2,691

2,685

2,661

табл.1.9. Критичні значення

t (Критерій Стьюдента)

для р = 0,05 і р = 0,01

В В В  В В В 

У разі зворотного зв'язку, тобто при зменшенні досліджуваної функції у зв'язку із зростанням фактора-аргументу, коефіцієнт регресії має знак В«мінусВ».

Вільний член рівняння а про = -3,085 економічно інтерпретується. Він визначає положення початкової точки лінії регресії в системі координат. Чисельне значення коефіцієнтів еластичності відбиває, на скільки відсотків зміниться функція при зміні даного чинника на 1% (мається в у йду відносний приріст, а не абсолютний) призведе до зростання фондовіддачі на 1,65%; поліпшення рівня використання потужності на 1% підвищить фондовіддачу на 1,3%. p> За абсолютною величиною бета-коефіцієнтів можна судити про те, в якій послідовності знаходяться фактори по реальної можливості поліпшення функції. Для нашого прикладу послідовність змінних виглядає наступним чином:

Номер змінної

1

2

3

Бета-коефіцієнти

0,584

0,382

0,009

Ставлення Дарбіна (Коефіцієнт Дарбіна - Уотсона) одно 1,215. Значить, в рядах динаміки є автокорреляция.

Заключну матрицю даних повністю характеризують відповідні заготовки (по стовпцях):

1. У - фактичне. p> 2. У - розрахункове. p> 3. Відхилення (Уфакт - Урасч). p> 4. Довірчі інтервали (Межі, вихід за межі яких має незначну ймовірність). p> Для усунення автокореляції модель перерахована за приростного величинам. В результаті отримано наступне рівняння регресії: У = -0,0079 + 0,0345; Х3 + 0,0475 Х1. Воно значимо: величина F-критерію дорівнює 178,3. Коефіцієнт Дарбіна становить 2,48, тобто близький до 2, що говорить про відсутність автокореляції. Коефіцієнт множинної кореляції (0,9518) вище, ніж розрахований у першому випадку. Величина коефіцієнта множинної детермінації також вище (0,9060). В остаточному вигляді рівняння регресії інтерпретується таким чином: підвищення рівня завантаження (виробничої потужності) на 1% призведуть до зростання фондовіддачі на 3,45 копійки, а питомої ваги машин і обладнання в загальній вартості основних виробничих фондів - на 4,75 копійки.

Довідковий матеріал. Обробка даних при постанові множинних моделей кореляційно-регресивної залежності здійснюється на ЕОМ за типовою програмі.

Вихідні дані повинні бути достовірні, економічно інтерпретованих, кількісно співмірні. Розрахунки оформляються у вигляді таблиці, в якій перша графа відображає число спостережень n , друга ( у ) - результативний показник, кожна наступна ( х ) - фактори в будь-якому порядку, оскільки фактори машина вводить в процесі крокової аналізу за значимістю критерію.

При заповненні таблиці вихідних даних слід вказувати однакову кількість знаків після коми в межах однієї графи. Для запобігання помилок необхідно використовувати дані з можливо великим числом значущих...